基于卷积神经网络和Swin Transformer的单幅图像去雨算法
杜瑶
薛涛
李猛
西安工程大学计算机科学学院 西安 710600
摘要：针对雨天户外图像采集时遇到的模糊现象和细节丢失问题,论文提出了一种基于卷积神经网络和Transformer的单幅图像去雨算法.首先设计了一种基于卷积神经网络和Transformer的特征提取模块,将卷积神经网络的局部建模能力和Swin Transformer的捕获全局上下文的非局部建模能力相结合.然后结合对比约束损失,提出一种综合损失函数用于约束网络的训练.最后与常见的去雨算法相比,论文所提算法在消除雨纹的同时,更好地保留了图像的细节信息.
关键词：单幅图像去雨卷积神经网络Transformer对比学习注意力机制
分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2025-12-20
在线出版日期：2026-03-23（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 30-35 )
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