基于多尺度和注意力机制的双分支网络图像去雨方法OA

针对现有的单分支结构网络单幅图像去雨过程中易出现梯度消失、无法兼顾去雨和背景恢复的问题,提出一种基于多尺度和注意力机制的双分支网络图像去雨方法。网络以多尺度残差特征提取模块、空间注意力和通道注意力单元为基础构建,通过双分支网络结构缓解梯度消失问题,并利用上分支输出雨纹特征、下分支输出含雨图像中完整的背景特征。最后融合上下分支的输出,通过负残差获得去雨图像。在多个常用数据集上的实验表明,所提算法对比PReNet算法在结构相似度(SSIM)和峰值信噪比(PSNR)平均提升了0.007和0.16 dB;在兼顾去除雨纹的同时能有效地保留背景纹理。