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一种结合多先验的快速视频去雨算法

         

摘要

为提升当前视频去雨算法的去雨效果,同时减少运算时间,在半二次分裂法框架的基础上,提出了一种将梯度先验与卷积神经网络先验相结合的方法进行去雨.在梯度先验的选择上采用了背景层的时间方向梯度和雨滴层的水平方向梯度,同时提出了一种层数参数较少的卷积神经网络作为另一种先验.通过使用软阈值等算法来迭代优化模型函数,获得输出最优解.实验结果表明,方法相较于多个对比方法雨滴去除更为干净且细节保留更好,在峰值信噪比(PSNR)及结构相似度(SSIM)指标上均有所提升,同时在运算时间上具有较大优势.

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