一种细节引导的单张图像去雨方法技术

本发明专利技术提供了一种细节引导的单张图像去雨方法，包括以下步骤：步骤一：使用加权引导滤波器等保边滤波器对图像进行分解，一张含有雨滴图像中，雨滴与噪声一致，属于高频信息。本发明专利技术一种细节引导的单张图像去雨方法，该方法可以使图像清晰化，同时减弱噪声对去雨图像影响，具备较强的鲁棒。具备较强的鲁棒。具备较强的鲁棒。

【技术实现步骤摘要】
一种细节引导的单张图像去雨方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种细节引导的单张图像去雨方法。

技术介绍

[0002]雨是由分布的大量雨滴组成的，每一滴都像一个透明的球体，将环境中的光线折射和反射到摄像机上，雨滴导致图像和视频的剧烈变化，严重制约图像质量，限制了视频监控与分析、目标识别、城市交通、航空拍摄、军事国防等应用。
[0003]因此，对有雨图像的清晰化处理直接关系着民计民生，对人们的生产生活有着重大的现实意义，目前去雨的算法主要分为基于视频流和基于图像的去雨算法。
[0004]现有的基于视频的雨滴去除算法利用多个连续帧的时间相关性，如果从移动摄像机中获取视频，其性能会显著下降，这是由于摄像机运动产生的非平稳背景导致不能准确估计雨滴条纹，会降低视频雨条纹检测的精度，Kang等人提出了一种单图像去雨算法，该算法通过基于形态成分分析将雨条纹去除公式化为图像分解问题，首先使用双边滤波器将图像分解为低频和高频部分，然后，通过执行字典学习和稀疏编码，将高频部分分解为“雨分量”和“非雨分量”，即使从图像中分解雨滴本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种细节引导的单张图像去雨方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：使用加权引导滤波器等保边滤波器对图像进行分解，一张含有雨滴图像中，雨滴与噪声属于高频信息；首先，使用加权引导滤波器将图像分解为基础层图像I
b
和细节层图像I
e
，雨滴和噪声存在于细节层图像中，把原始图像I分解为细节层图像I
b
和基础层图像I
e
；步骤二：雨滴检测网络的设计：通道注意力模块和空间注意力模块，雨滴检测过程中每个通道的特征图对雨滴检测贡献是不一致，同时每一个像素点对雨滴检测贡献也是不一致的，通过采用双注意力策略压缩无用信息，同时用获取的高频信息特征来引导雨滴的学习，使得网路训练过程中更加关注细节雨滴、噪声细节信息，使得网络更加的高效；步骤三：损失函数的设计，其中O表述雨天图像，O
T
表述无雨图像，f(
·
)表述深度学习去雨的模型感函数。2.根据权利要求1所述的一种细节引导的单张图像去雨方法，其特征在于，所述步骤一中，变换可表示为:I(p)＝I
b
(p)+I
e
(p)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)其中I
b
(p)表示基础层图像，I
e
(p)表示细节层图像，p表示像素点坐标，噪声和雨滴等信息主要包含于细节层图像I
e
中，假设a
p
和b
p
分别表示WGIF的...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑超兵，伍世虔，徐正勤，
申请(专利权)人：武汉维斯克科技有限公司，
类型：发明
国别省市：