基于不可分提升小波的双U-Former图像去雨网络

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针对基于张量积小波的去雨方法无法捕获所有方向的高频雨纹的问题,提出基于不可分提升小波的双U-Former网络(DUFN)。首先,DUFN利用各向同性的不可分提升小波捕捉各个方向的高频雨纹,相较于哈尔等张量积小波只能捕捉到三个方向的高频雨纹,DUFN能获得更全面的雨纹信息;其次,DUFN将两个由Transformer Block构成的U-Net在各尺度上进行串联,让浅层解码器的语义特征传递到深层阶段,使雨纹去除得更彻底;尺度引导编码器利用浅层各尺度信息对编码阶段进行引导,并利用基于CBAM的门控融合模块(Gated Fusion Module, GFM)使融合过程更专注于有雨区域。在4个合成数据集上的实验结果表明,相较于先进方法 SPDNet,DUFN的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)分别提高了0.445dB和0.0097;在真实世界数据集SPA-Data上的实验结果表明,相较于先进方法 ECNetLL,DUFN的PSNR和SSIM分别提高了0.976dB和0.0031。DUFN通过增强对高频信息的捕捉能力提升了去雨性能。
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