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申请/专利权人：中国科学院西安光学精密机械研究所
摘要：本发明涉及图像数据处理，具体涉及一种自上而下属性不敏感的多尺度沙漏去雨网络及方法，用于解决随着硬件计算能力的大幅提升，大多数去雨方法以增强网络深度来提升网络性能，设计出的网络结构逐渐复杂，大幅增加了计算成本及推理时间的不足之处。该自上而下属性不敏感的多尺度沙漏去雨网络包括分辨率递减的低水平空间、中水平空间和高水平空间，本发明可以充分提取雨天样本中的局部及全局特征，将雨水信息从雨天样本中分离，进而在同一框架中实现雨纹及雨滴的去除。
主权项：1.一种自上而下属性不敏感的多尺度沙漏去雨网络，其特征在于：包括分辨率递减的低水平空间、中水平空间和高水平空间，低水平空间、中水平空间和高水平空间均包括输出输入依次连接的第一卷积块1、特征提取重建模块2和第二卷积块3，所述第一卷积块1用于对输入进行浅层特征提取，利用通道压缩减少网络参数，所述特征提取重建模块2用于进行特征提取并重建，其包括至少一个沙漏模块21，每个沙漏模块21包括多个依次连接的沙漏特征提取模块22；所述低水平空间与中水平空间的输入端之间、中水平空间与高水平空间的输入端之间均设置有特征缩放模块，特征缩放模块用于对高分辨率下的总特征使用Haar逆离散小波变换得到低分辨率下相应的低频及高频信息，并按通道拼接得到低分辨率下的总特征，所述低频及高频信息包括低频位置信息、高频水平信息、高频垂直信息及高频对角线信息；所述高水平空间的输出端与中水平空间中的第二卷积块3的输入端之间、中水平空间的输出端与低水平空间中的第二卷积块3的输入端之间均设置有特征融合与重建模块，特征融合与重建模块用于将高水平空间的输出集成到中水平空间中、将中水平空间的输出集成到低水平空间中。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院西安光学精密机械研究所 一种自上而下属性不敏感的多尺度沙漏去雨网络及方法
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