跨尺度注意力融合的单幅图像去雨

单幅图像去雨算法旨在将有雨图像中的雨纹去除生成高质量无雨图。目前基于深度学习的多尺度去雨算法较难捕获不同层次的细节，忽视尺度之间的信息互补，易导致生成图像失真，雨纹去除不彻底等问题。为此，本文提出了基于跨尺度注意力融合的图像去雨网络，在去除密集雨纹的同时尽量保留原本图片的细节，改善去雨图像的视觉质量。去雨网络由三个子网构成，每个子网用于获取不同尺度上的雨纹信息。各子网由跨尺度特征提取模块通过稠密连接的方式构成，该模块以跨尺度融合注意力为核心，构造不同尺度之间的关联实现信息互补，使图像兼顾细节与整体信息。实验结果表明，本文模型在合成数据集Rain200H和Rain200L上取得显著的去雨效果，去雨处理后的图片峰值信噪比达到了29.91/39.23 dB，结构相似度为0.92/0.99，优于一般的主流方法，并取得了良好的视觉效果，在保证去雨效果自然的同时保持了图像的细节。