基于深度学习的图像去雨

# This tensorflow implementation of guided filter is from: H. Wu et al. “Fast End-to-End Trainable Guided Filter“ CPVR 2018.

# Web: https://github.com/wuhuikai/DeepGuidedFilter

import tensorflow as tf

def diff_x（input r）:
    assert input.shape.ndims == 4

    left   = input[: :         r:2 * r + 1]
    middle = input[: : 2 * r + 1:         ] - input[: :           :-2 * r - 1]
    right  = input[: :        -1:         ] - input[: : -2 * r - 1:    -r - 1]

    output = tf.concat（[left middle right] axis=2）

    return output


def diff_y（input r）:
    assert input.shape.ndims == 4

    left   = input[: : :         r:2 * r + 1]
    middle = input[: : : 2 * r + 1:         ] - input[: : :           :-2 * r - 1]
    right  = input[: : :        -1:         ] - input[: : : -2 * r - 1:    -r - 1]

    output = tf.concat（[left middle right] axis=3）

    return output


def box_filter（x r）:
    assert x.shape.ndims == 4

    return diff_y（tf.cumsum（diff_x（tf.cumsum（x axis=2） r） axis=3） r）


def guided_filter（x y r eps=1e-8 nhwc=False）:
    assert x.shape.ndims == 4 and y.shape.ndims == 4

    # data format
    if nhwc:
        x = tf.transpose（x [0 3 1 2]）
        y = tf.transpose（y [0 3 1 2]）

    # shape check
    x_shape = tf.shape（x）
    y_shape = tf.shape（y）

    assets = [tf.assert_equal（   x_shape[0]  y_shape[0]）
              tf.assert_equal（  x_shape[2:] y_shape[2:]）
              tf.assert_greater（x_shape[2:]   2 * r + 1）
              tf.Assert（tf.logical_or（tf.equal（x_shape[1] 1）
                                      tf.equal（x_shape[1] y_shape[1]）） [x_shape y_shape]）]

    with tf.control_dependencies（assets）:
        x = tf.identity（x）

    # N
    N = box_filter（tf.ones（（1 1 x_shape[2] x_shape[3]） dtype=x.dtype） r）

    # mean_x
    mean_x = box_filter（x r） / N
    # mean_y
    mean_y = box_filter（y r） / N
    # cov_xy
    cov_xy = box_filter（x * y r） / N - mean_x * mean_y
    # var_x
    var_x  = box_filter（x * x r） / N - mean_x * mean_x

    # A
    A = cov_xy / （var_x + eps）
    # b
    b = mean_y - A * mean_x

    mean_A = box_filter（A r） / N
    mean_b = box_filter（b r） / N

    output = mean_A * x + mean_b

    if nhwc:
        output = tf.transpose（output [0 2 3 1]）

    return output

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2018-09-26 17:40  图像去雨（附代码）
     目录           0  2018-09-26 17:39  图像去雨（附代码）TIP17_training_code
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     文件      360831  2016-03-03 19:06  图像去雨（附代码）TIP17_training_code1001.jpg
     文件       44139  2017-02-28 16:46  图像去雨（附代码）TIP17_training_code7.jpg
     文件       29234  2018-09-15 14:46  图像去雨（附代码）TIP17_training_code8.jpg
     文件       58118  2017-02-28 16:45  图像去雨（附代码）TIP17_training_code88.jpg
     文件       40066  2017-02-28 11:46  图像去雨（附代码）TIP17_training_code99.jpg
     文件        2318  2018-06-14 15:39  图像去雨（附代码）TIP17_training_codeGuidedFilter.py
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     文件      292156  2016-01-14 11:09  图像去雨（附代码）TIP17_training_codeTrainDatalabel2.jpg
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     文件      190986  2018-06-14 14:29  图像去雨（附代码）TIP17_training_codemodel est-modelmodel.meta
     目录           0  2018-09-26 17:39  图像去雨（附代码）TIP17_training_codemodel-me
     文件         277  2018-09-07 21:18  图像去雨（附代码）TIP17_training_codemodel-mecheckpoint
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     文件         821  2018-09-07 21:00  图像去雨（附代码）TIP17_training_codemodel-memodel-epoch-7900.index
     文件      190835  2018-09-07 21:00  图像去雨（附代码）TIP17_training_codemodel-memodel-epoch-7900.meta
     文件     9056300  2018-09-07 21:05  图像去雨（附代码）TIP17_training_codemodel-memodel-epoch-8000.data-00000-of-00001
............此处省略15个文件信息