视频图像雨场去除仿真研究

手机图像去雨算法研究与实现随着现代科技的快速发展，手机成为人们生活不可缺少的一部分，手机拍摄的照片也变得越来越重要。

然而，在拍摄过程中，我们常常会遇到下雨等恶劣天气，导致照片出现模糊、雨滴等影响观感的问题。

因此，研究和实现手机图像去雨算法变得至关重要。

手机图像去雨算法的研究目标是通过对图像进行处理，去除由于雨滴导致的噪点、模糊以及降低图像的视觉质量问题，使得图像更加清晰、亮丽。

在过去的几十年里，学术界已经提出了许多不同的算法来实现这个目标。

下面将介绍其中一些常见的算法，并探讨它们的优缺点。

首先，最简单且常用的算法是滤波算法。

滤波算法通过对图像进行低通滤波，去除高频噪声。

然而，滤波算法不能有效地消除雨滴造成的模糊效果，并且会导致图像细节的丢失。

因此，该算法在一些复杂场景下的效果并不理想。

其次，基于传统图像处理技术和数学模型的算法也得到了广泛应用。

例如，基于边缘检测的算法可以通过检测图像中的边缘来进行雨滴检测。

然后，根据雨滴的位置和大小来修复图像。

虽然这些算法对一些简单的情况有较好的效果，但在复杂情况下容易产生误检测和误修复，导致图像质量下降。

随着深度学习的发展，深度学习算法也被引入手机图像去雨领域。

深度学习算法通过大量的数据学习图像去雨的方法，并通过神经网络的训练来实现去雨效果的提升。

这些算法可以自动学习图像中的雨滴模式和图像退化模型，并生成高质量的去雨图像。

然而，深度学习算法需要大量的数据和计算资源，并且网络的训练和推理时间较长。

这在手机等移动设备上的应用受到了一定的限制。

除了传统算法和深度学习算法外，还有一些先进的算法被提出。

例如，基于物理模型的算法可以模拟雨滴的物理特性，并通过将这些特性应用到图像中来进行去雨。

这种算法可以更好地保留图像细节，但对于雨滴密集的情况效果有限。

在实现手机图像去雨算法时，需要综合考虑算法的效果和计算复杂度。

对于一些实时应用，如实时拍照或实时视频，算法的速度至关重要。

视频图像去雨技术研究进展
周浦城;周远;韩裕生
【期刊名称】《图学学报》
【年(卷),期】2017(038)005
【摘要】视频图像去雨是数字图像处理和计算机视觉领域共同关注的重要问题，在视频监控、智能交通乃至军事侦察等领域有着广泛的应用。

为了使国内外同行对视频图像去雨技术的发展历程和研究现状有一个较为全面的了解，对其进行系统综述。

在广泛文献调研的基础上，对各种视频图像去雨技术的原理、特点以及处理效果进行归纳总结和分类比较。

根据处理方式和实现途径，将视频图像去雨技术区分为基于成像参数的去雨方法、基于时域的去雨方法、基于频域的去雨方法和基于稀疏域的去雨方法四大类。

重点介绍了这些方法的基本思想和基本原理，分析比较了各自的优点与不足。

随着计算机硬件性能提高以及对雨滴特性研究的不断深入，视频图像去雨技术在方法研究和应用条件上都取得了很大的进展，但由于雨天的动态复杂性以及环境中复杂背景的干扰，导致视频图像去雨技术研究还不完善，仍然存在很多亟待解决的问题。

【总页数】18页(P629-646)
【作者】周浦城;周远;韩裕生
【作者单位】[1]陆军炮兵防空兵学院,安徽合肥230031;[2]偏振光成像探测技术安徽省重点实验室,安徽合肥230031
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.视频图像去雨技术研究进展
2.基于小波融合的视频图像去雨(雪)方法
3.视频图像去雨技术研究前沿
4.视频图像去雨技术研究前沿
5.视频图像去雨算法的比较研究
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第 22卷第 10期2023年 10月Vol.22 No.10Oct.2023软件导刊Software Guide基于RDSRCNN的单幅图像去雨模型研究傅继彬，李春辉（河南财经政法大学计算机与信息工程学院，河南郑州 450046）摘要：下雨天气在图像上造成雨痕，不仅严重影响图像观感，更会干扰后续图像分析与处理。

图像去雨始终是图像复原研究的热点，于是提出RDSRCNN单幅图像去雨模型。

为提升特征提取能力，以增强型特征提取方法ESIFEM为特征提取手段，利用其远距离像素关联能力及低局部特征提取代价实现高效特征提取，同时利用l1与MSS-SIM构造的复合损失函数优化训练效率并保证输出图像对视觉友好，将以上方法与增强型DSRCNN去雨网络相结合形成单幅图像去雨模型。

在Rain100H数据集上的实验结果表明，该方法在视觉上能将浓密雨分布情况下的图像恢复至细节丰富的干净场景图，并且相较于大部分对比方法，虚影与物体边缘变形的情况减少90%以上，背景的雨痕清除率高于95%。

该方法在量化评估中，峰值信噪比和结构相似性参数在较大部分较对比方法更优，且在空间复杂度等方面优于Restormer方法。

关键词：图像复原；单幅图像去雨；深度学习；混合式损失函数DOI：10.11907/rjdk.222120开放科学（资源服务）标识码（OSID）：中图分类号：TP391.41 文献标识码：A文章编号：1672-7800（2023）010-0198-07Research on De-rain Model for Single Image Based on RDSRCNNFU Jibin， LI Chunhui（School of Computer & Information Engineering， Henan University of Economics and Law， Zhengzhou 450046， China）Abstract：Rainy weather will cause rain marks on the image， which will not only seriously affect the look and feel of the image， but also inter⁃fere with subsequent image analysis and processing. Image rain removal has always been the focus of image restoration research. In view of this，a single image rain removal model of RDSRCNN is proposed. In order to improve the feature extraction capability，ESIFEM，an en⁃hanced feature extraction method， was used as the feature extraction means to achieve efficient feature extraction by utilizing its remote pixel correlation capability and low local feature extraction cost. Meanwhile， the loss function constructed with the combination of the l1 and MSS-SIM was used to optimize the training efficiency and ensure the visual friendliness of the output image. The above method is combined with the enhanced DSRCNN rain removal network to form a single image rain removal model. The experimental results on the Rain100H dataset show that this method can visually restore the image with dense rain distribution to a clean scene map with rich details， and compared with most comparison methods， the cases of ghost and object edge deformation are reduced by more than 90%， and the clearance rate of background rain marks is higher than 95%. In quantitative evaluation， the proposed method is superior to the comparison method in most aspects of peak SNR and structural similarity parameters and is superior to Restormer method in space complexity.Key Words：image inpainting； single image de-rain； deep learning； mixed loss function0 引言雨是自然界中的一种常见气候，但是雨滴在图片上造成的雨痕不仅会劣化人对图像的视觉感受，而且由于大量计算机图像处理算法都假定输入图像清晰且可见度高，因此图片上的雨痕会对诸如目标检测、目标跟踪、图像分割等图像处理工作造成不良影响。

基于深度学习的图像去雨水方法研究摘要：图像去雨水是计算机视觉领域一个具有挑战性的问题。

传统的图像去雨水方法通常依赖于手工设计的特征和复杂的数学模型，限制了其在复杂场景下的表现。

然而，近年来深度学习的崛起为解决这个问题提供了新的思路。

本研究通过综述了多种基于深度学习的图像去雨水方法，分析了它们的优缺点，并对未来的研究方向进行了展望。

1. 引言随着数字图像在我们生活中的广泛应用，很多场景中都可能出现降雨的情况。

这样的降雨会导致图像质量下降，降低图像的可见性，给图像处理和计算机视觉任务带来困难。

因此，图像去雨水技术的研究具有重要的实际意义。

传统的图像去雨水方法通常基于图像去噪和图像恢复技术，但由于降雨的复杂性以及传统方法的局限性，只能在一定程度上改善图像质量。

随着深度学习的发展，研究人员开始尝试基于深度学习的图像去雨水方法，取得了一些令人瞩目的成果。

2. 基于深度学习的图像去雨水方法目前，基于深度学习的图像去雨水方法主要可以分为两类：基于生成对抗网络（GAN）和基于卷积神经网络（CNN）的方法。

2.1 基于生成对抗网络的方法生成对抗网络是一种由生成器和判别器组成的模型，可以用于生成逼真的图像。

在基于GAN的图像去雨水方法中，生成器负责生成去雨水后的图像，判别器则负责判断生成的图像与真实图像之间的差异。

这种方法的优势在于可以学习到图像的分布特征，能够生成更加真实的去雨水图像。

然而，GAN的训练过程相对复杂，需要充分考虑生成器和判别器之间的平衡。

2.2 基于卷积神经网络的方法卷积神经网络是一种专门用于处理图像的深度学习模型。

在基于CNN的图像去雨水方法中，通过训练一个卷积神经网络，将雨水图像和清晰图像作为输入，学习到它们之间的映射关系。

然后将训练好的网络应用于实际的图像去雨水任务中。

这种方法的优势在于网络结构相对简单，训练过程相对容易。

然而，由于网络的局限性，无法处理复杂的雨滴形状和遮挡问题。

3. 方法评估与分析为了评估基于深度学习的图像去雨水方法的性能，研究人员使用了多个公开数据集进行实验。

图像去雨雪算法分析随着数字图像处理技术的不断发展，图像去雨雪算法也日益成熟，已经得到了广泛应用。

图像去雨雪算法是一种能够通过数字图像处理技术去除图片中雨雪等恶劣天气条件下的噪音和干扰的技术，从而提高图像的清晰度和质量。

本文将对图像去雨雪算法进行深入分析，探讨其原理、方法和应用。

一、原理分析图像去雨雪算法的实质是通过图像处理技术从图像中去除雨雪等恶劣天气的干扰，从而恢复出原始图片的清晰度和质量。

根据雨雪的干扰特点，图像去雨雪算法通常采用了以下两种主要原理：1. 暗通道先验原理暗通道先验原理是指在雨雪天气下，图像中的景物通常都存在一些非常暗的区域，这些暗区域可以被认为是“无雨雪”的区域。

基于这一原理，图像去雨雪算法可以通过分析图像的暗通道信息，提取出“无雨雪”区域的信息，进而推断出原始图像中的景物信息，从而达到去除雨雪的目的。

2. 双边滤波原理双边滤波是一种结合空间域和灰度域信息的滤波技术，能够有效地去除图像中的噪音和干扰。

在图像去雨雪算法中，双边滤波原理被广泛应用于去除雨雪，通过对图像进行双边滤波处理，能够有效地去除雨雪干扰，恢复出清晰的图像。

二、方法分析针对图像去雨雪的需求，研究者们提出了多种方法和算法来解决这一问题，主要包括以下几种方法：1. 基于物理模型的去雨雪算法基于物理模型的去雨雪算法是利用气象学原理和光学原理来建立雨雪与图像之间的数学模型，然后通过对这一模型的分析和求解，来实现图像去雨雪的目的。

这种方法的优点是能够较为准确地模拟雨雪的物理过程，但也存在计算复杂度高、效果不稳定等缺点。

基于暗通道先验的去雨雪算法是利用暗通道先验原理，通过对图像暗通道信息的分析和提取，推断出无雨雪区域的信息，进而去除雨雪干扰。

这种方法的优点是简单有效，且计算量较小，但缺点是对雨雪干扰的适应性较弱。

近年来，随着深度学习技术的发展，研究者们提出了基于深度学习的图像去雨雪算法，通过构建深度卷积神经网络来学习雨雪干扰的特征，从而实现图像去雨雪的目的。

图像去雨方法探讨针对图像去雨技术特点，分析了雨滴的性能、雨滴在图像中的显示特性以及去雨常用物理模型，讨论了去雨技术的发展和目前较好的去雨方法。

标签：图像去雨;中值滤波;引导滤波光学侦察监视技术发展迅猛，目标识别与跟踪、卫星照相侦察、航拍监测等领域大量使用了光学照相、摄像设备，由于光学侦察设备的直观、实时、抗电磁干扰等优点，备受重視和欢迎。

但是，光学侦察设备存在一个致命的弱点，就是在恶劣天气条件下成像质量大幅下降，甚至完全失效。

可见，研究恶劣天气条件下的图像修复意义重大。

图像去雨的方法，目前可分为软件去雨和硬件去雨。

硬件去雨是哥伦比亚大学率先提出的，调节摄像机的各项参数来降低或消除视频中雨滴的可见性。

软件去雨又分两类：一是频域内基于模型去雨，二是时域内基于像素去雨。

一、雨天图像特性雨滴的尺寸一般为0.1-3.5mm，人眼能够看到。

雨滴落速很快，正常的曝光时间内容易产生运动模糊，图像拍摄中显示为雨线，在图像中雨线的像素宽度通常为几个到十几个像素。

由于光线经过雨滴的反射和折射，而且雨滴折射的角度很大，所以雨滴在图像中很亮，一般比被遮挡的背景要亮，人眼可以明显地看到挡住背景的亮的雨线。

因此无人机采用俯视等角度拍摄的雨天图像中，雨滴一般呈现为雨线、雨斑，比背景要亮。

基于雨滴的外表特性，雨通常被当成是比周围背景亮的较小边缘。

在图像处理过程中，基于周围与边缘的像素值的关系，图像中的边缘可以分为三种。

第一种：周围的像素值相比边缘的像素值，有些地方高，有些地方低，这种边缘称之为阶跃边缘。

第二种：周围的所有像素值都比边缘的像素值低，这种边缘称之为山脊状边缘。

第三种：周围的所有像素值都比边缘的像素值高，这种边缘称之为山谷状边缘。

雨线属于较小的第二种边缘，而这种边缘位于图像中的高频部分。

在图像去雨方法研究中，常用的物理模型描述为：受雨滴影响的像素可以看作雨滴和背景相互作用的效果，作用过程和效果为线性叠加，即图像由雨图像和背景图像组成。