图像去雨-雨线清除-图像处理（计算机视觉作业-附代码）

图像去雨是一种图像处理技术，可以通过算法的方式去除图像中的雨滴或雨线等噪声。在实际应用中，图像去雨技术可以提高图像质量，使得图像更加清晰、自然、易于识别和理解。

通常，图像去雨技术基于计算机视觉和深度学习等技术，使用各种算法对图像进行处理和优化。例如，一些去雨算法会通过分析图像中的纹理、颜色、梯度等特征，来检测和去除雨滴或雨线等噪声。

此外，还有一些新兴的去雨算法，如基于深度学习的卷积神经网络（CNN）模型。这些模型可以通过大量的训练数据来学习去除雨滴或雨线的模式，从而更有效地去除图像中的噪声。

雨线清除是图像去雨技术的一种，它专门用于消除图像中的雨线。雨线是由于雨滴在镜头前形成的一种条状噪声，会影响图像质量和识别效果。通过使用雨线清除技术，可以在不损失图像质量的情况下，有效地去除雨线，提高图像的清晰度和可读性。

总之，图像去雨和雨线清除技术是现代计算机视觉和深度学习领域的重要研究方向。通过应用这些技术，我们可以获得更高质量的图像数据，并在图像识别、图像处理等领域中取得更好的效果。

背景

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。

算法

通过考虑雨滴条状特性和角度分布，这个问题可以得到很好的解决。在本文中，通过引入任意方向的方向梯度算子，我们提出了一种高效且稳健的基于约束的模型用于单幅图像去雨。此外，一个雨滴条状密度度量被应用于将所提出的模型推广到轻雨和重雨的情况。

?

通过建立分层结构,是的图像由：?

I=B+R

即图像由背景层+雨层构成。如何将雨层与背景层隔离，面临着巨大的逻辑处理。通过大量实验，我们得出，雨层在图像中高亮且有规律的存在。通过构建雨线长、宽、角度信息。加之考虑其亮度通道，我们可以完美提取出雨层，由此完成了图像去雨任务。

#qq1309399183
Theta_cluster = []#
    for i in range(1,num,1):
        b=np.argwhere(L==i)
        h,_=b.shape
        c=b-np.mean(b,0)

        c_T=c.T

        A=np.zeros((2,2))

        for i in range(2):
            for j in range(2):

                A[i,j]=np.sum(c_T[i,:]*c[:,j])

        W,V=np.linalg.eig(A)   #W特征值 V特征向量
#         lambda1 = abs(W[0])
#         lambda2 = abs(W[1])
        lambda1 = min(abs(W[0]),abs(W[1]))
        lambda2 = max(abs(W[0]),abs(W[1]))



QQ767172261

?

代码运行

1.更换图像输入路径
2.然后点击运行即可

python derain.py

结论

在合成数据集上的大量实验证明，所提出的模型在需要更少时间的情况下优于GMM和JCAS。此外，在真实场景中，与最先进的基于学习的方法相比，所提出的方法获得了更好的泛化能力。