[发明专利]一种基于混合感知模型的图像去雨方法

权利要求书

1.一种基于混合感知模型的图像去雨方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)将待处理图像输入到编码网络中，输出特征谱；

2)再将特征谱分别输入到用于局部信息感知的解码网络和用于输出非局部信息感知的解码网络中；

3)用于局部信息感知的解码网络输出雨滴掩膜图像，雨滴掩膜图像中各像素值取值范围为0到1，雨滴遮挡越严重对应位置的像素值越接近1；用于非局部信息感知的解码网络输出上下文关系谱，上下文关系谱用于捕捉雨滴内部和周围的背景的相关性，以帮助修复雨滴区域；

4)将上下文关系谱和待处理图像拼接在一起输入至修复网络中，修复网络输出修复图像；

5)将待处理图像和修复图像加权组合得到最终去雨图像：

其中，表示图像中对应像素值相乘，O、Mask、T、P分别为去雨图像、雨滴掩膜图像、修复图像、待处理图像。

2.如权利要求1所述方法，其特征在于，训练图像去雨过程的损失函数Loss为：

Loss＝0.05*L1_loss(O，GT)+L1_loss(vgg(O)，vgg(GT))

其中，L1_loss表示L1范数损失函数；O为去雨图像，GT为与待处理图像P相对应的清晰图像；vgg为取图像特征的函数。

3.如权利要求2所述方法，其特征在于，所述取图像特征的函数vgg为在ImageNet数据集上预训练的分类网络中间一层特征图的输出。