[00265979]基于梯度域分析的单张图像去雨算法
交易价格：
面议
所属行业：
其他化学化工
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：CN201610806663.1
交易方式：
技术转让
技术转让
技术入股
联系人：
四川大学
进入空间
所在地：四川成都市
- 服务承诺
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-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
本发明是基于梯度域分析的单张图像去雨算法，雨在图像中常常呈现出竖条纹状，因而对X方向和Y方向的梯度影响呈不同统计特性。基于此现象，提出了一种基于梯度域分析的去雨框架。去雨问题旨在恢复图像的纹理，理论上纹理由相互垂直方向的梯度求解。如果存在一个方向，其梯度干扰最小，去雨问题可简化成求解其垂直方向的梯度。绝大多数雨纹的方向，就是梯度干扰最小的方向，本发明通过计算图像不同区域的方向梯度直方图（HOG）来确定此方向，并提出一种基于各向异性全变分和矩阵秩最小化的图像分解框架，将受干扰的梯度分解成表示纹理和表示雨纹两部分。与传统的基于学习的方法相比，新提出的去雨框架速度提高了60倍，同时可得到较好的效果。
本发明是基于梯度域分析的单张图像去雨算法，雨在图像中常常呈现出竖条纹状，因而对X方向和Y方向的梯度影响呈不同统计特性。基于此现象，提出了一种基于梯度域分析的去雨框架。去雨问题旨在恢复图像的纹理，理论上纹理由相互垂直方向的梯度求解。如果存在一个方向，其梯度干扰最小，去雨问题可简化成求解其垂直方向的梯度。绝大多数雨纹的方向，就是梯度干扰最小的方向，本发明通过计算图像不同区域的方向梯度直方图（HOG）来确定此方向，并提出一种基于各向异性全变分和矩阵秩最小化的图像分解框架，将受干扰的梯度分解成表示纹理和表示雨纹两部分。与传统的基于学习的方法相比，新提出的去雨框架速度提高了60倍，同时可得到较好的效果。
