用于单幅图像去雨滴的注意力生成对抗网络

附着在玻璃窗或相机镜头上的雨滴会严重妨碍背景场景的可见性并大幅降低图像质量。在本文中，我们通过视觉去除雨滴来解决该问题，从而将雨滴退化的图像转换为干净图像。该问题难以处理，因为首先被雨滴遮挡的区域未知；其次，被遮挡区域的背景场景信息在大多数情况下完全丢失。为解决该问题，我们采用基于对抗训练的注意力生成网络。我们的主要思想是将视觉注意力注入生成网络和判别网络。在训练过程中，我们的视觉注意力学习雨滴区域及其周边环境。因此，通过注入该信息，生成网络将更加关注雨滴区域及周边结构，判别网络将能够评估修复区域的局部一致性。将视觉注意力注入生成与判别网络是本文的主要贡献。我们的实验显示了该方法的有效性，在定量和定性上均优于当前最优方法。