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摘 要:本发明公开了一种基于卷积神经网络的单图像去雨方法。本发明首先,我们并未使用导向滤波或者其他滤波分离图像以尽可能地保留图像的原始信息。其次,我们提出了我们的RK块来代替残差块以更高效地提取特征。最后,我们提出了特征转换连结操作来处理多尺度雨线。此外,批正则化操作假设了特征都有着相同的分布,然而不同的雨线有着不同的方向、颜色和形状,因此我们移除了网络中所有的批正则化操作。本发明的有益效果:以卷积神经网络为基础,设计一类较为简洁、高效的单步单流去雨网络模型,以便更好地修复带雨图像,同时保持修复质量和模型大小之间的平衡。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201911095524.2 | 专利名称: | 基于卷积神经网络的单图像去雨方法 |
申请日: | 2019-11-11 | 申请/专利权人 | 苏州科技大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省苏州市高新区科锐路1号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T5/00搜分类 网络传输 卷积神经网络搜索 |
公开/公告日: | 2020-02-28 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN110852972A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |