摘要
本发明提出一种基于全局语义引导的夜间图像去雨方法，包括：步骤1：生成RGB‑红外双模态夜间带雨图像数据集步骤2：构建基于红外引导的RGB图像去雨模型，将RGB带雨图像和对应的红外图像输入基于红外引导的RGB图像去雨模型中进行卷积、特征融合、编码、解码、特征的补偿和选择，输出初步去雨后的图像。步骤3：将全局语义引导模块引入RGB图像去雨模型中，输出最终去雨后的图像。本发明构建的IRDeNet方法结合了不同类型的卷积神经网络和包括空间注意力机制、通道注意力机制以及自注意力机制在内的注意力机制，保证了模型的全局和局部特征建模与提取的能力；本发明将RGB图像和红外图像相融合来用于夜间图像去雨任务，去雨效果显著提高。
