图像去雨

万里鹏程转瞬至

论文阅读：Omni-Kernel Network for Image Restoration论文地址：https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/27907 项目地址：https://github.com/c-yn/OKNet 发表时间：2024 图像恢复的目的是从一个退化的低质量的观测中重建一个高质量的图像。最近，Transformer模型由于其强大的远程依赖建模能力，在图像恢复任务上取得了很好的性能。然而，相对于输入大小的二次增长的复杂性使它们不适用于实际应用。在本文中，我们开发了一个有效的图像恢复卷积网络，通过增强多尺度表示学习。为此，

python/matlab图像去雾/去雨综述图像去雾和去雨是计算机视觉领域的两个重要任务，旨在提高图像质量和可视化效果。本文将综述图像去雾和去雨的算法、理论以及相关项目代码示例。

一体化模型图像去雨+图像去噪+图像去模糊（图像处理-图像复原-代码+部署运行教程）本文主要讲述了一体化模型进行去噪、去雨、去模糊，也就是说，一个模型就可以完成上述三个任务。实现了良好的图像复原功能！

图像去雨-雨线清除-图像处理-（计算机作业附代码）多年来，图像去雨已经被广泛研究，使用传统方法和基于学习的方法。然而，传统方法如高斯混合模型和字典学习方法耗时，并且无法很好地处理受到严重雨滴影响的图像块。