【摘 要】
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雨滴严重影响了图像的视觉效果和后续的图像处理应用。目前,基于深度学习的单幅图像去雨方法能够有效挖掘图像的深度特征,其去雨效果优于传统方法;然而,随着网络深度的增加,
【基金项目】
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国家自然科学基金(61871210,61102108);湖南省自然科学基金(2016JJ3106);湖南省教育厅项目(16B225,YB2013B039);南华大学青年英才支持计划和南华大学重点学科(NHXK04)资助
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雨滴严重影响了图像的视觉效果和后续的图像处理应用。目前,基于深度学习的单幅图像去雨方法能够有效挖掘图像的深度特征,其去雨效果优于传统方法;然而,随着网络深度的增加,网络容易出现过拟合的现象,使得去雨效果遇到瓶颈。文中在继承深度学习优点的基础上,学习有雨/无雨图像之间的残差,然后将残差与源图像进行重构,从而获得无雨图像。该方式大幅增加了网络深度,并加快了算法的收敛速度。分别利用通过不同方式获取的雨滴图像对所提方法进行实验验证,并将该方法与当前最新的去雨滴方法作比较,结果表明所提算法的去雨效果更好。
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