【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像复原，涉及一种基于块循环扩散模型的渐进图像去雨方法。
技术介绍
1、图像复原旨在将因不同退化因素影响的低质量图像恢复出干净面貌，通常包括以下常见的任务，如图像去噪、图像去模糊、图像超分辨率等，图像去雨也属于此范畴内。由于他们是一个病态的问题，逐渐成为了计算机视觉和图像处理领域热点话题研究。从深度学习兴起到现在，由于卷积神经网络自身强大的数据学习能力，相比于传统方法，衍生出的大量基于卷积神经网络的图像复原方法展示出了独特的领先优势。另一方面，由transformer驱动的网络架构得益于注意力机制对长距离依赖的建模，已经在底层视觉领域大放异彩。
2、近年来，扩散模型作为一种新兴的生成模型，其本质在于通过前向扩散过程将图像逐渐扩散到纯噪声分布，然后通过学习去噪网络模拟逆向过程，在一定的时间序列内生成与原始数据分布一致的样本。由于其从噪声中逐渐恢复的机制，它不仅在各种图像生成任务中取得了显着的成功，而且在解决图像恢复任务方面也做了大量的工作。然而，对于旨在从有雨图像恢复出具有更清晰细节的图像去雨任务来说，仅仅通过约...
【技术保护点】
1.一种基于块循环扩散模型的渐进图像去雨方法，其特征在于，步骤如下：
2.如权利要求1所述的一种基于块循环扩散模型的渐进图像去雨方法，其特征在于，所述的第三步，具体步骤如下：
3.如权利要求1或2所述的一种基于块循环扩散模型的渐进图像去雨方法，其特征在于，所述的第四步，具体步骤如下：
4.如权利要求1或2所述的一种基于块循环扩散模型的渐进图像去雨方法，其特征在于，所述的第五步，具体步骤如下：
5.如权利要求3所述的一种基于块循环扩散模型的渐进图像去雨方法，其特征在于，所述的第五步，具体步骤如下：
6.如权利要...
【技术特征摘要】
1.一种基于块循环扩散模型的渐进图像去雨方法，其特征在于，步骤如下：
2.如权利要求1所述的一种基于块循环扩散模型的渐进图像去雨方法，其特征在于，所述的第三步，具体步骤如下：
3.如权利要求1或2所述的一种基于块循环扩散模型的渐进图像去雨方法，其特征在于，所述的第四步，具体步骤如下：
4.如权利要求1或2所述的一种基于块循环扩散模型的渐进图像去雨方法，其特征在于，所述的第五步，具体步骤如下：
5.如权利要...
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