基于跳跃融合连接模块的单幅图像去雨算法
申艳
张志凡
陈政杭
廖琛
李丹
北京交通大学 电子信息工程学院,北京 100044
摘要：在复杂雨况下,U型编码器-解码器网络难以去除不同尺度的相似雨纹,且易丢失细节信息.为此,提出一种跳跃融合连接网络(Skip Fusion Connection Network,SFCNet),旨在增强编解码器间的多尺度特征传递能力.首先,设计具有多尺度输入输出的跳跃融合连接模块(Skip Fusion Connection Block,SFCB),通过级联跨尺度特征融合块(Cross-scale Features Fusion Block,CFFB),全局地融合了不同编解码器层级上的输出特征.其次,结合门控机制动态优化各尺度特征向解码器传输的注意力权重,使每一层解码器均可学习到与其分辨率匹配的上下文信息,显著提升对密集、交叉及多尺度雨纹的去除能力.最后,为更大程度还原被复杂雨纹遮挡的图片细节信息,提出一种细节增强块(Detail Enhancement Block,DEB),将原始图像在不同尺度上的细节信息增强后融合到网络中.实验结果表明:在Rain200L、DID-Data等标准数据集中,与IDT方法相比,SFC-Net的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)平均提升了0.24 dB.研究结果为复杂雨况下的单幅图像去雨提供了参考.
关键词：单幅图像去雨跳跃融合连接网络多尺度细节增强
分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2025-12-30
在线出版日期：2026-02-02（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 165-173 )
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