一种基于深度去噪自编码器的单幅图像去雨方法技术

本发明专利技术提供的一种基于深度去噪自编码器的单幅图像去雨方法，具有这样的特征，包括以下步骤：第一步：制作训练数据；第二步：深度去噪自编码器的训练；以及第三步：去雨部分。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度去噪自编码器的单幅图像去雨方法
本专利技术涉及计算机视觉领域，特别涉及图像分解、图像去噪、图像增强，具有字典学习和低秩表示等的一种基于深度去噪自编码器的单幅图像去雨方法。
技术介绍
近年来，随着计算机科学与技术的飞速发展，室外视觉系统被广泛的应用于交通监控、驾驶辅助系统等领域。但是恶劣天气，例如雨、雪、雾等，会导致拍摄得到的图像对比度降低、图像模糊、细节信息丢失，严重影响了户外视觉系统的性能。其中，雨天作为生活中一种常见的恶劣天气，对雨天中拍摄得到的图像进行去雨等清晰化处理具有重要的现实意义和广泛的应用价值。根据研究去雨的不同方法，可以把这些方法分为两个方向：基于视频的去雨方法和基于单幅图像的去雨方法。其中，基于视频的去雨方法通常需要大量连续帧的图像信息。Garg和Nayar提出了一种基于视频检测和去除雨痕迹的方法。他们通过雨滴的光学特性和时空相关特性检测视频中受雨影响的像素，这种方法需要多帧图像信息并且在检测雨痕迹时很耗时，在大雨情况下检测效果较差。此后，很多研究工作将基于他们提出的方法，并且在视频去雨中取得了较好的结果。但是，当仅能提供单幅图像时，比如由相机拍摄得到的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于深度去噪自编码器的单幅图像去雨方法,其特征在于，包括以下步骤：第一步：制作训练数据；第二步：深度去噪自编码器的训练；以及第三步：去雨部分。

【技术特征摘要】
1.一种基于深度去噪自编码器的单幅图像去雨方法,其特征在于，包括以下步骤：第一步：制作训练数据；第二步：深度去噪自编码器的训练；以及第三步：去雨部分。2.根据权利要求1所述的一种基于深度去噪自编码器的单幅图像去雨方法，其特征在于：其中，所述步骤一，首先收集大量的不含有雨滴的图片，然后根据所述雨滴的模型，通过软件将所述雨滴添加在原始图像上，合成后的图像作为输入图像，所述原始图像作为训练输出部分。3.根据权利要求1所述的一种基于深度去噪自编码器的单幅图像去雨方法，其特征在于：其中，所述步骤二，将训练图像分成图像块，训练过程中采用逐层训练方式。4.根据权利要求3所述的一种基于深度去噪自编码器的单幅图像去雨方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓君坪，吴晓良，崔维成，
申请(专利权)人：上海海洋大学，
类型：发明
国别省市：上海,31