一种基于循环密集神经网络的单幅图像去雨方法和系统
授权
摘要

本发明公开了一种基于循环密集神经网络的单幅图像去雨方法和系统,包括长短记忆网络模块、密集网络模块、子网络模块、循环密集神经模块和去雨网络模块,通过构建密集网络模型,提取雨纹信息,并与长短记忆网络模型串联,得到子网络模型,对雨图进行做差处理,得到清晰雨图,反复循环迭代所述子网络模型,得到循环密集神经网络,将雨图输入到所述循环密集神经网络模型中,利用损失函数计算去所述循环密集神经网络模型的损失,并根据计算出的模型损失,更新网络模型,使网络误差最终收敛至最优范围内,得到最佳去雨网络模型,提高去除单独图像中重度雨的处理效果,得到清晰背景图像。

基本信息
专利标题 :
一种基于循环密集神经网络的单幅图像去雨方法和系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN110838095A
申请号 :
CN201911076892.2
公开(公告)日 :
2020-02-25
申请日 :
2019-11-06
授权号 :
CN110838095B
授权日 :
2022-06-07
发明人 :
夏海英蓝洋黎海生宋树祥吴玲玉
申请人 :
广西师范大学
申请人地址 :
广西壮族自治区桂林市七星区育才路15号
代理机构 :
北京中济纬天专利代理有限公司
代理人 :
石燕妮
优先权 :
CN201911076892.2
主分类号 :
G06T5/00
IPC分类号 :
G06T5/00  G06N3/04  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T5/00
图像的增强或复原
法律状态
2022-06-07 :
授权
2020-03-20 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 5/00
申请日 : 20191106
2020-02-25 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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