[发明专利]一种图像去雨模型的训练方法、装置及图像去雨方法

摘要

本发明实施例提供了一种图像去雨模型的训练方法、装置及图像去雨方法，解决了现如今大多数现有的方法都是使用低级图像特征将雨痕与图像分开。当一个物体的结构和方向与雨状相似时，这些方法存在难以同时去除雨水和保存物体结构的技术问题。

主权项

1.一种图像去雨模型的训练方法，其特征在于，包括：S1、获取无雨图像Y，并对无雨图像Y进行人工加雨得到对应的有雨图像X；S2、对无雨图像Y和有雨图像X进行比较，得到无雨图像Y和有雨图像X的负向残差映射；S3、在细节层中通过低通滤波对有雨图像X进行处理，得到基础图像Xbase，再从有雨图像X中减去基础图像Xbase，得到细节图像Xdetail；S4、构建基于ResNet残差网络和深度细节网络的图像去雨模型，包括细节层、残差层和输出层；S5、将细节图像Xdetail作为残差层的输入，将得到的输出与无雨图像Y和有雨图像X的负向残差映射结合，输入至输出层中；S6、根据输出层输出的权值W和偏置值b，结合无雨图像Y和有雨图像X，通过预置代价函数计算图像去雨模型的loss值，并判断loss值是否低于预置阈值，若是，则保存图像去雨模型的权值W和偏置值b，若否，则返回步骤S1。