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摘要
雨是常见的天气之一,不同密度和方向的雨纹使图像特征变模糊、产生形变等严重制约了智能监控、无人驾驶等方面的应用。文章首先生成逼真的雨天数据集,其次采用基于渐进递归残差网络(PReNet)对雨天图像进行复原。该网络利用阶内递归优势,显著减少了网络参数,采用阶段性的去除雨纹,提高了去雨的性能。最后采用SSIM与PSNR定性的评价去雨性能,并且在测试集上进行验证,结果表明,该算法可以去除大量的雨纹,并保留重要的细节特征。
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雨是常见的天气之一,不同密度和方向的雨纹使图像特征变模糊、产生形变等严重制约了智能监控、无人驾驶等方面的应用。文章首先生成逼真的雨天数据集,其次采用基于渐进递归残差网络(PReNet)对雨天图像进行复原。该网络利用阶内递归优势,显著减少了网络参数,采用阶段性的去除雨纹,提高了去雨的性能。最后采用SSIM与PSNR定性的评价去雨性能,并且在测试集上进行验证,结果表明,该算法可以去除大量的雨纹,并保留重要的细节特征。
