Resumen

Las imágenes con visión borrosa causada por el clima lluvioso pueden influir negativamente en el rendimiento de los sistemas de visión al aire libre. Por lo tanto, es necesario eliminar las rayas de lluvia de una sola imagen. En este trabajo, se presenta un modelo basado en redes generativas adversariales a escala múltiple (GAN), llamado DR-Net, para la eliminación de lluvia de una sola imagen. La arquitectura propuesta incluye dos subredes, la subred generadora y la subred discriminadora. Introducimos una subred generadora a escala múltiple que contiene dos ramas de convolución con diferentes tamaños de núcleo, donde la más pequeña captura la información local de las gotas de lluvia, y la más grande presta especial atención a la información espacial. La subred discriminadora actúa como una señal de supervisión para promover que la subred generadora genere una imagen derain de mayor calidad. Se demuestra que el método propuesto produce un rendimiento relativamente más alto en comparación con otros modelos de eliminación de lluvia

• Materias:Cifrado de búsqueda Ataque criptográfico Seguridad en Internet
• Subjects:Search encryption Cryptographic attack Internet Security
• Palabras claves:Visión borrosa; Tiempo lluvioso; Sistemas de visión en exteriores; Eliminación de una sola imagen; Red generativa adversarial multiescala; DR-Net
• Keywords:Blurred vision; Rainy weather; Outdoor vision systems; Single image deraining; Multiscale generative adversarial network; DR-Net