惡劣的天氣,例如雪,雨,霧等,對(duì)圖像或者視頻會(huì)造成嚴(yán)重的負(fù)面影響。其中,單張彩色圖像去雨一直是個(gè)極具挑戰(zhàn)性的固有問(wèn)題,且在實(shí)際生活中有著極為廣泛的應(yīng)用,例如:目標(biāo)的跟蹤與檢測(cè)以及智能駕駛等等。起初,單張圖像去雨方法主要是基于圖像分解模型。該類算法忽略了圖像的低頻分量,而且在字典訓(xùn)練之后難以將有雨原子和無(wú)雨原子區(qū)分開(kāi)來(lái),導(dǎo)致其重建的去雨結(jié)果不是過(guò)于模糊就是仍含有許多雨線。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像處理各個(gè)領(lǐng)域里的優(yōu)異表現(xiàn),學(xué)者們直接采用有雨圖像作為輸入,構(gòu)建不同的網(wǎng)絡(luò)模型,實(shí)現(xiàn)從有雨圖片至無(wú)雨圖片的非線性映射。相對(duì)于傳統(tǒng)方法,該類算法的去雨效果有所改善,但由于輸入維度過(guò)高,所訓(xùn)練的模型容易過(guò)擬合,忽略圖像中的細(xì)節(jié)部分,導(dǎo)致顏色失真和紋理丟失等問(wèn)題。本文以生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的單幀圖像去雨模型為基礎(chǔ),針對(duì)其輸入維度過(guò)高的問(wèn)題,從兩個(gè)方面對(duì)去雨模型進(jìn)行了改進(jìn):第一,圖像分塊。直接將圖像劃分成多個(gè)大小相同的圖像塊,將每個(gè)圖像塊作為網(wǎng)絡(luò)輸入,從而降低輸入維度。同時(shí),為了維持圖像塊之間顏色和結(jié)構(gòu)的連貫性,我們借用了雙邊濾波器和非局部均值降噪算法,以相鄰圖像塊的權(quán)重和來(lái)預(yù)測(cè)當(dāng)前圖像塊。其中,權(quán)重是以當(dāng)前圖像塊與相鄰...

【文章頁(yè)數(shù)】：82 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-1視頻中雨線的檢測(cè)和去除Fig.2-1video-basedraindetectionandremoval針對(duì)視頻的去雨技術(shù)雖然已經(jīng)得到了很好的發(fā)展和廣泛的應(yīng)用，但是在一些

圖2-1視頻中雨線的檢測(cè)和去除Fig.2-1video-basedraindetectionandremoval針對(duì)視頻的去雨技術(shù)雖然已經(jīng)得到了很好的發(fā)展和廣泛的應(yīng)用，但是在一些特定的情境下并不適用，比如在以下情況的時(shí)候：1）當(dāng)研究對(duì)象只是一張圖片而并非一段視頻的....

圖2-2對(duì)于人工合成的有雨圖片，現(xiàn)有去雨方法的結(jié)果比較

方法的缺點(diǎn)在于其是將整張圖片作為輸入，導(dǎo)致輸入維度過(guò)高，所訓(xùn)練的往會(huì)忽略背景中的細(xì)節(jié)部分，而導(dǎo)致模糊，顏色偏差等問(wèn)題。目前經(jīng)典的開(kāi)源的單幀圖像去雨方法主要有：ID[21](imagedecompositioP[35](layerpriors)，CNN[26](convolu....

圖2-3對(duì)于自然的有雨圖片現(xiàn)有去雨方法的結(jié)果比較

圖2-3對(duì)于自然的有雨圖片現(xiàn)有去雨方法的結(jié)果比較Fig.2-3Visualcomparisonofsingle-imageremovalusingthestate-of-the-artsononerealimage.圖2-2和圖2-3展示了....

圖2-4Rain12的人工合成有雨樣例

(a)干凈背景(b)有雨圖像(c)雨線層(a)groundtruth(b)rainyimage(c)rainylayer圖2-4Rain12的人工合成有雨樣例Fig.2-4SynthesisrainysamplesfromRain12所提....

本文編號(hào)：3936390