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一种基于字典训练和稀疏表示的合成雨图除雨方法

摘要

本发明公布了一种基于字典训练和稀疏表示的合成雨图除雨方法,通过改进应用于图像超分辨率重建的方法,使其应用于合成雨图的除雨恢复。在训练阶段运用一幅纯雨模板对一组无雨图像加雨,构造“有雨‑无雨”训练集并通过训练得到有雨字典和无雨字典;在测试阶段运用另一幅纯雨模板对测试无雨图像进行加雨得到测试合成雨图,基于有雨字典对其进行稀疏表示得到其稀疏表示系数。同样基于有雨字典得到第三幅不同的纯雨模板的稀疏表示系数,再将两个稀疏表示系数相减进一步去除表示系数中的涉雨成分。最后,将相减后的稀疏表示系数与训练出的无雨字典结合,得到测试合成雨图的最终除雨结果。本发明在对图像除雨的同时能够较好地保护图像中的细节信息。

著录项

  • 公开/公告号CN109886900A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-06-14

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西北大学;

    申请/专利号CN201910198028.3

  • 申请日2019-03-15

  • 分类号

  • 代理机构丽水创智果专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人张玲利

  • 地址 710000 陕西省西安市长安区郭杜教育科技产业区学府大道1号

  • 入库时间 2024-02-19 11:23:21

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-07-09

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T5/00 申请日:20190315

    实质审查的生效

  • 2019-06-14

    公开

    公开

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