一种基于注意机制的金字塔去雨网络研究

作者：柴国强; 王召巴^*; 丁长明; 肖剑平; 芦宾

来源：测试技术学报, 2021, 35(04): 277-287.

DOI：10.3969/j.issn.1671-7449.2021.04.001

• 深度学习
• 金字塔结构
• 注意力机制
• 图像去雨
• 图像恢复

下雨作为一种常见的自然现象,在给视觉带来影响的同时会降低计算机视觉算法的性能.为了保证计算机视觉算法在各种环境下的有效性,提出一种基于注意机制的金字塔网络进行单幅图像去雨.利用深度学习网络对图像特征进行充分提取,其中对称跳线保证了特征从低维度向高维度的传递,非局域神经网络保证了图像的长时记忆.利用具有不同尺寸核函数的多通道对图像中的雨条纹进行检测,生成的注意图指导网络对雨条纹区域进行有意识关注.该方法以雨图像为输入,去雨图像为输出,是一种端到端的去雨方法.与现有方法相比,所提出的网络取得了较好的去雨效果.

• 单位
  山西师范大学; 中北大学