计算机工程

作者：阳金霖, 李朝锋

单位：上海海事大学物流科学与工程研究院, 上海 201306

关键词：图像雨滴去除,快速傅里叶卷积,无监督学习,域变换,频谱变换

基金：国家自然科学基金(62176150)

在下雨天气中, 玻璃上的雨滴会对图像质量产生严重影响, 且目前的去雨滴方法过度依赖成对图像, 使得无监督图像雨滴去除面临较大挑战。针对这一问题, 提出一种域变换图像去雨滴方法。构建域变换网络(DTN), 通过有雨与无雨域之间的变换, 以无监督的方式实现图像的雨滴去除。同时, 通过引入快速傅里叶卷积(FFC)来设计生成网络和判别网络, 实现全局与局部特征的信息交互。在FFC中, 通过频谱变换(ST)对空间域和频域进行转换, 克服传统卷积神经网络(CNN)感受野不足的问题, 从而更好地感知细小的雨滴。在2个真实的雨滴测试集上进行去雨滴实验, 结果表明, 该方法在定量结果和视觉效果上均优于现有的先进方法。与改进前的U-Net+马尔可夫判别网络相比, 改进后的该方法在峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)上分别提升3.37 dB和0.031 3, 并且其能在去除雨滴的同时还原更多的图像纹理细节。

来源：2024年第9期

《计算机工程》期刊编辑部

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