发明公开
- 专利标题: 基于学习型卷积稀疏编码的图像去雨方法
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申请号: CN202111095476.4申请日: 2021-09-17
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公开(公告)号: CN113902931A公开(公告)日: 2022-01-07
- 发明人: 陈华松 , 杜娟 , 华妮娜 , 李健 , 郑媛媛 , 裴希洋 , 强豪 , 王君豪
- 申请人: 淮阴工学院
- 申请人地址: 江苏省淮安市涟水县海安路10号安东大厦八楼
- 专利权人: 淮阴工学院
- 当前专利权人: 合肥九州龙腾科技成果转化有限公司
- 当前专利权人地址: 230000 安徽省合肥市蜀山经济开发区井岗路电商园一期2号楼203
- 代理机构: 淮安市科文知识产权事务所
- 代理商 吴晶晶
- 主分类号: G06V10/46
- IPC分类号: G06V10/46 ; G06V10/40 ; G06N3/04 ; G06T7/168 ; G06T7/194
摘要:
本发明涉及图像复原技术领域,公开了一种基于学习型卷积稀疏编码的图像去雨方法,S1:获取待处理图像;S2:采用基于综合型的全局和局部梯度先验表征背景图像,并采用学习型卷积稀疏编码对雨痕进行处理,构建综合型全局、局部梯度和学习型卷积稀疏编码的图像去雨模型;S3:求解步骤S2中的综合型全局、局部梯度和学习型卷积稀疏编码的图像去雨模型,输出结果去雨图像u和雨层信息图r。与现有技术相比,本发明综合型全局和局部各向异性先验知识保护背景目标信息,可学习型的卷积稀疏表达则表征尺度多变的雨痕目标,更好地对雨痕进行探测,不仅能有效地探测出雨痕信息实现目标去雨,而且使得去雨后的背景图像信息也得到了更好地保护。
公开/授权文献
- CN113902931B 基于学习型卷积稀疏编码的图像去雨方法 公开/授权日:2022-07-12