计算机应用研究

作者：谭富祥,钱育蓉,孔钰婷,张昊,周大新,范迎迎,陈龙,

单位：1.新疆大学a.软件学院;b.软件学院重点实验室,乌鲁木齐830046；2.新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室,乌鲁木齐830046；

关键词：单图像去雨,多分支,Transformer,特征融合,

基金：国家自然科学基金资助项目(61966035)；国家自然科学基金联合基金资助项目(U1803261)；自治区科技厅国际合作项目(2020E01023)；智能多模态信息处理团队项目(XJEDU2017T002)；；

雨纹会严重降低拍摄图像的质量，影响后续计算机视觉任务。为了提高雨天图像的质量，提出了一种基于Transformer的单图像去雨算法。首先，该算法通过具有窗口机制的Transformer获得大范围的感受野，进而获取雨纹特征的上下文信息，提高模型提取雨纹特征的能力；其次，该算法通过多分支模块提取和融合不同种类、不同层次的特征，提高模型对复杂雨纹信息的表征能力；最后，通过残差连接融合浅层特征和深层特征，补全深层特征中缺失的细节信息，增强网络表达能力。在公开数据集Rain100L、Rain100H和私有数据集Rain3000上的实验结果表明，该方法相较于现有算法，能更有效地去除雨纹，同时更好地恢复图像中丢失的背景纹理信息。峰值信噪比和结构相似度（PSNR/SSIM）分别达到38.33/0.985 5、28.42/0.900 0、34.51/0.964 3。

来源：2022年第8期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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