雨密度感知网络驱动的单图去雨新策略

本文主要探讨了一种针对单张图片去雨问题的新方法，即雨密度感知引导扩张网络(RDSGER)，它旨在克服传统单一神经网络在处理图像中分布不均匀雨密度时的能力局限。图像中的雨线条纹因其形状、尺寸变化以及分布不均，使得单一网络难以精确学习并去除雨迹，导致去雨效果不理想。 RDSGER网络设计的关键在于其结构上的两个模块：首先，雨密度感知网络负责对输入图片进行分类，将雨分为大雨、中雨和小雨三个级别。这一步骤有助于网络理解不同雨密度的特性，并针对性地进行处理，避免了简单地去除所有雨迹而丢失背景细节的问题。 第二个模块是联合雨密度感知分类信息的引导扩张网络。这个网络利用分类结果作为指导，能够学习到不同雨密度下的特征细节，包括雨线的位置、形状和强度，从而更准确地检测和去除雨线，同时尽可能保留背景信息。相比于传统的基于频率域方法或仅依赖固定特征提取的深度学习方法，RDSGER能够更好地适应不同密度和形态的雨况。 通过对比，文中提到了基于视频的方法，它们利用连续帧之间的雨线运动一致性来检测和去除雨，但单张图片处理则面临缺乏上下文信息的挑战。传统的方法如补丁处理和稀疏编码往往会在去除雨迹的同时模糊背景，而深度学习方法如利用小波变换和暗通道技术有所改进，但针对不同密度雨的适应性仍待提升。 RDSGER网络的提出，通过对雨密度的细分和有针对性的学习，不仅提高了去雨的精度，还保护了背景细节，这对于在户外监控等应用场景中提高图像质量具有重要意义。实验证明，这种方法在合成和真实数据集上都能有效去除雨迹，展现出良好的去雨效果。