一种融合双重注意力机制的弱监督图像去雨系统与方法技术方案

本发明专利技术公开了一种融合双重注意力机制的弱监督图像去雨系统与方法。其系统由摄像头单元、图像处理单元和显示单元组成；其方法的操作步骤包括图像处理单元弱监督图像去雨流程。采用本发明专利技术，不仅可以降低配对样本数据集的收集成本、提高网络模型的适用性，而且能够获得背景细节更清晰、颜色信息保留得更好的去雨图像。本发明专利技术系统简单直观，方法性能优越，且应用具有普适性。具有普适性。具有普适性。

【技术实现步骤摘要】
一种融合双重注意力机制的弱监督图像去雨系统与方法


[0001]本专利技术涉及一种图像去雨系统与方法，特别是一种融合双重注意力机制的弱监督图像去雨系统与方法。

技术介绍

[0002]近年来，随着科学技术的不断发展，图像处理技术的应用越来越广泛，特别是计算机视觉系统领域，创造了众多现实价值。然而，在雨天天气时，计算机视觉系统所获得的图像质量通常较差，雨滴或雨线往往会造成图像严重退化，导致图像信息的应用价值降低。图像去雨任务涉及图像处理
，旨在从给定的有雨图像中恢复得到去雨图像，这对于计算机视觉系统领域，如自动驾驶、监控及航拍等完成后续高层视觉任务有着重要意义。
[0003]目前，使用深度学习的方法在图像去雨任务中取得了最新进展。大多数现有方法使用强监督学习，训练时需输入配对好的有雨图像和对应的无雨图像，对于配对样本数据集依赖性较高。同时，现有方法图像去雨效果较差，存在雨滴去除后图像背景细节模糊、背景颜色有差异等问题。

技术实现思路

[0004]为了解决现有技术问题，本专利技术的目的在于克服已有技术存在的不足，提供一种融本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种融合双重注意力机制的弱监督图像去雨系统，由摄像头单元(1)、图像处理单元(2)和显示单元(3)组成，其特征在于，所述摄像头单元(1)以有线或无线的方式与图像处理单元(2)连接；所述图像处理单元(2)以有线或无线的方式与显示单元(3)连接。2.根据权利要求1所述的融合双重注意力机制的弱监督图像去雨系统，其特征在于，所述图像处理单元(2)由数据接收模块(4)、样本集构建模块(5)、样本集预处理模块(6)、图像去雨网络构建模块(7)、图像去雨模型训练模块(8)、图像去雨处理模块(9)和数据发送模块(10)组成，所述数据接收模块(4)以有线的方式与样本集构建模块(5)连接，所述样本集构建模块(5)以有线的方式与样本集预处理模块(6)连接，所述样本集预处理模块(6)以有线的方式与图像去雨模型训练模块(8)和图像去雨处理模块(9)连接，所述图像去雨网络构建模块(7)以有线的方式与图像去雨模型训练模块(8)连接，所述图像去雨模型训练模块(8)以有线的方式与图像去雨处理模块(9)连接，所述图像去雨处理模块(9)以有线的方式与数据发送模块(10)连接。3.一种融合双重注意力机制的弱监督图像去雨方法，采用权利要求1所述融合双重注意力机制的弱监督图像去雨系统进行操作，其特征在于，操作步骤包括图像处理单元弱监督图像去雨流程；所述图像处理单元弱监督图像去雨流程：S1，使用数据接收模块(4)接收摄像头单元(1)传来的图像数据，并向样本集构建模块(5)发送，构建训练样本集、测试样本集，获取待复原有雨图像；S2，样本集预处理模块(6)对训练样本集、测试样本集、待复原有雨图像进行预处理操作；S3，图像去雨网络构建模块(7)基于循环生成对抗网络，引入通道和空间双重注意力机制，构建融合双重注意力机制的弱监督图像去雨网络；S4，图像去雨模型训练模块(8)使用预处理后的训练样本集对上述网络进行训练，输入为未配对的有雨图像和无雨图像，利用混合损失函数对网络进行约束，使用测试样本集进行推理测试，获得融合双重注意力机制的弱监督图像去雨模型；S5，图像去雨处理模块(9)将待复原有雨图像直接输入至上述模型中，生成去雨图像；S6，数据发送模块(10)将最终生成的...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒲燕虹，张金艺，
申请(专利权)人：上海大学，
类型：发明
国别省市：