高效去雨：不确定性感知的级联扩张滤波研究

深度学习去雨新方法：不确定性感知的级联扩张滤波

该方法探索了如何有效去除图像中的雨水，提升图像质量。它引入了级联扩张滤波和不确定性感知机制，在减少计算量的同时保持去雨效果。

核心思想

• 级联扩张滤波：通过不同扩张率的滤波器提取多尺度特征，有效捕捉雨水的特征。
• 不确定性感知：模型学习预测每个像素的去雨结果的不确定性，并根据不确定性自适应调整去雨强度。

主要优势

• 高效：计算量较小，适合实时应用。
• 鲁棒性强：对不同雨水场景具有良好的去雨效果。

资源获取

相关代码和论文可以从公开渠道获取，方便研究人员深入学习和应用该方法。