基于深度卷积神经网络单图像去雨方法、系统和存储介质

摘要

本申请的目的在于提供一种基于深度卷积神经网络单图像去雨方法、系统和存储介质，首先在第一阶段的雨层分离网络中，借助引入通道注意力的空洞卷积模块充分聚合输入雨图像的空间上下文信息，提取雨层信息，实现雨层分离和背景层的初步重建；然后在第二阶段的细节修复网络中，对分离的雨层生成雨纹位置信息的注意力映射，再借助引入通道注意力的多尺度特征融合的卷积模块，修复初步重建背景层中因移除雨层而丢失的细节，得到高质量的无雨图像。本发明通过搭建两阶段的深度卷积神经网络，有效地提取并移除雨图像中雨层，并修复退化的背景层，得到更高质量的无雨图像。