【图像去雨】尺度感知的多阶段循环网络单幅图像去雨【含Matlab源码 14350期】

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⛄一、尺度感知的多阶段循环网络单幅图像去雨

1 尺度感知的多阶段循环网络单幅图像去雨原理

尺度感知的多阶段循环网络（Scale-Aware Multi-Stage Recurrent Network, SAMRN）通过结合多尺度特征提取和循环结构，逐步优化去雨效果。其核心思想是利用不同尺度的雨纹特征，通过循环机制逐步细化去雨结果。

网络通常包含多个阶段，每个阶段处理不同尺度的特征。低尺度阶段捕获大范围的雨纹结构，高尺度阶段处理细节信息。循环机制允许信息在不同阶段间传递，实现渐进式优化。尺度感知模块动态调整特征权重，增强网络对雨纹尺寸变化的适应性。

2 网络架构设计

典型的SAMRN包含三个主要组件：多尺度特征提取模块、循环去雨模块和尺度感知模块。多尺度特征提取模块使用金字塔结构或空洞卷积获取不同尺度的特征。循环去雨模块通常采用LSTM或GRU单元，实现阶段间的信息传递。尺度感知模块通过注意力机制动态调整特征权重。

特征提取部分可能采用残差连接防止梯度消失。循环结构中，隐藏状态携带前一阶段的信息，当前阶段利用这些信息进一步优化去雨结果。尺度感知模块通过计算特征图的空间和通道注意力，突出重要区域。

3 训练流程与损失函数

网络训练采用端到端方式，每个阶段输出中间结果并计算损失。总损失函数通常包含多个部分：重建损失确保去雨图像与干净图像的相似度，感知损失保持高层语义一致性，对抗损失提升视觉效果。

重建损失常用L1或L2范数计算像素级差异。感知损失通过预训练网络（如VGG）提取特征并计算差异。对抗损失引入判别器网络，区分生成图像与真实图像。多阶段训练时，每个阶段的损失加权求和作为最终优化目标。

训练数据需包含雨图-干净图对。数据增强技术如随机裁剪、旋转可提升模型泛化能力。优化器多选择Adam或SGD，配合学习率衰减策略。

4 推理流程与效果优化

推理时输入雨图通过多个阶段逐步去雨。第一阶段处理低分辨率图像，后续阶段逐步提升分辨率并细化细节。尺度感知模块根据当前特征动态调整处理策略，适应不同尺寸的雨纹。

后处理技术可进一步提升效果。例如非局部均值滤波去除残余噪声，色彩校正恢复自然色调。对于极端情况，可结合传统方法（如引导滤波）进行补充处理。

效果评估常用PSNR、SSIM等指标。实际应用中还需考虑计算效率，可通过模型压缩、量化等技术平衡性能与速度。多阶段设计允许灵活调整阶段数，适应不同硬件条件。

⛄二、部分源代码

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]陈舒曼,陈玮,尹钟.单幅图像去雨算法研究现状及展望[J].计算机应用研究. 2022,39(01)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

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