基于学习型卷积稀疏编码的图像去雨方法

发布时间: 2023-02-21

来源: 试点城市（园区）

基本信息

合作方式：技术转让

成果类型：发明专利

行业领域：

电子信息技术

成果介绍

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。

成果亮点

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。

团队介绍

江阴工学院

成果资料

成果综合评价报告

评价单位：- (-) 评价时间：2023-03-17

孙爱华

无锡市人工智能学会

副理事长

综合评价

主要涉及图像处理技术领域，具体涉及一种图像去雨方法和装置。该技术创新性很强，且技术成熟，投资回报比较可靠。总体而言，该项技术思路方向很好，未来市场空间较大，有利于当前政策要求，转化成熟度高，值得支持推广。建议强化相应产品开发，加大产业链开发力度。

评价单位：- (-) 评价时间：2023-03-17

孙爱华

无锡市人工智能学会

副会长

综合评价

该成果涉及图像复原技术领域，具体涉及一种基于学习型卷积稀疏编码的图像去雨方法。该技术创新性很强，且技术成熟，投资回报比较可靠。总体而言，该项技术思路方向很好，未来市场空间较大，有利于当前政策要求，转化成熟度高，值得支持推广。建议强化相应产品开发，加大产业链开发力度。

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