我们提出了一种新的基于深度学习的去噪方法。所提出的方法的动机是这样一种想法，即一个有效的降额算法应该能够以重复的方式去除由降额方法处理过的各种剩余雨纹。因此，我们以从粗到细的方式设计了减量网络，这是一个多阶段的处理过程，并且在每个阶段共享参数。由于空间上下文信息对于单个图像去噪非常重要，因此提出了一种密集连接的膨胀卷积块来处理不同大小的雨条纹。此外，外部密集连接用于通过融合所有先前估计的无雨图像来指导后续的减贫程序。
上一条：Learning a Multi-Level Guided Residual Network for Single Image Deraining
