基于渐进递归残差网络的单幅交通图像去雨算法研究  

作　　者：孙旭升 姚大春 张林 

机构地区：[1]中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所 [2]长安大学信息工程学院

出　　处：《重型汽车》2021年第4期40-41,共2页Heavy Truck

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。

关 键 词：图像去雨 PReNet 递归计算 阶段 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP183[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]