单幅图像去雨算法研究现状及展望

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 0次 | 上传用户:stuber
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
图像去雨算法通过对有雨图像进行分析和处理从而去除雨水条纹,恢复干净的背景场景,有助于提升计算机视觉任务识别精度,因此成为当下的研究热点.为系统地了解该领域的研究现状和发展趋势,首先介绍了典型的雨水合成模型,其次从基于模型驱动和基于数据驱动两个方面重点分析了典型图像去雨算法模型和方法;之后比较了去雨图像质量评价指标及雨水数据集;最后,对单幅图像去雨算法未来发展趋势进行了展望.
其他文献
智慧城市需要顺应大数据发展趋势,加快信息化方面建设。城市各级业务部门通常采用传统面向服务(SOA)架构设计完成海量数据交换任务,由于各业务系统采用的数据存储方式不同,随着业务需求增加,数据集规模增大,数据交换压力呈指数上升,对原有的数据服务架构可扩展性、性能稳定方面提出新的挑战。为了支撑智慧城市数据交换系统能够提供高效稳定的服务,避免系统模块间耦合性较高的问题,本文拟设计基于微服务的数据交换和共享
近年来互联网技术的快速发展,伴随而来的安全漏洞问题也日益严重,对于安全漏洞管理已然成为国家企业应对安全问题的关注重点。就目前某安全领域的企业来说,企业内部对于安全漏洞管理仍存在一些弊端有待解决:第一,企业员工获取安全漏洞信息需要通过网络查询多个漏洞公开平台,且各个公开网站收录的漏洞信息有来自厂商机构等存在同一数据多网站收录的问题。第二,对于安全领域的企业来说员工发现漏洞信息没有一个一体系化的漏洞申
语义分割是计算机视觉中的一个重要课题,被广泛应用于自动驾驶和医学图像分析等不同领域。它为图像中的每个像素点都标记一个语义标签,实现像素级的分类。本文提出了两种改进的语义分割网络,分别应用于二维场景图像和三维脑部MRI图像,即场景解析与MRI分割。论文的主要内容如下:(1)语义分割网络中多阶段的卷积和池化会减小图像尺寸,从而损失位置信息。此外,当图像中的类别数量较多时,语义分割的准确性会降低。针对以