摘要
本申请涉及深度学习和图像处理领域,公开了一种基于小波变换与数字滤波细节引导的图像去雨方法,包括应用一经训练的图像去雨模型对输入的有雨图像进行处理,所述方法包括:获取有雨图像,将所述有雨图像输入所述图像去雨模型进行处理,而后输出去雨图像。本申请通过引入图像先验知识,能够更好地适应不同的图像去雨任务,并结合数字滤波对图像噪声进行有效抑制,从而提高恢复的质量和精度,通过融合不同尺度的特征信息,提高图像去雨的准确性和鲁棒性。
技术关键词
图像去雨模型
图像去雨方法
分支
加权残差
多尺度
融合全局
通道
注意力地图
全局平均池化
低频结构
动态
像素
机制
图像处理
鲁棒性
参数
元素
系统为您推荐了相关专利信息
数据
压缩特征向量
检测模型训练方法
特征提取模块
分段
无人驾驶汽车
轨迹
激光雷达点云
融合特征
多尺度特征金字塔