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摘要
雨天条件下视频监测图像中含有雨滴，使得输变配电设备监测目标的细节信息模糊，降低了目标的辨识度，影响了视频监测的性能。针对雨滴导致的视频监测图像退化问题，提出了一种基于深层神经网络的多分辨率模型。首先，利用先验信息，采用小波滤波提取表征图像高频分量的雨滴模糊特征图，将模型聚焦于雨滴信息，从而有效抑制图像中的背景干扰。其次，借鉴HRNet网络多分辨率提取多阶特征结构，构建多分辨率深层神经网络融合底层和高层特征，有效丰富网络的信息表征能力。最后，采用强化学习方法，调节模型多分辨率分支数，优化模型去雨性能。在合成及真实世界的雨天图像集上，对所提出的方法进行了实验验证，实验结果表明本文方法较其他方法具有更好的去雨效果。
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单位桂林理工大学南宁分校; 广西机械工业研究院有限责任公司
