基于深度先验非局部网络的图像去雨方法

本发明涉及图像复原技术领域，公开了基于深度先验非局部网络的图像去雨方法，包括：步骤1：获取雨天拍摄的待处理受损图像；步骤2：融合深度先验模型和深度学习，在构建深度先验图像模型时，利用深度先验代替人工设计先验建构去雨模型；步骤3：对所述深度先验去雨模型进行求解，融合非局部模块和残差网络，把所求解的模型设计成网络的形式，利用数据集进行训练，得到合适的深度先验和模型参数，最后对输入的雨天图像进行去雨和背景信息复原处理。与现有技术相比，本发明实现在保护目标重要特征保护的同时，对复杂结构也进行保护；而且，通过把基于深度先验模型设计成网络的形式，可以实现快速的清晰图像推理处理。