本文通过改进的残差网络, 学习有雨图像和无雨图像之间的映射关系来实现图像去雨, 提出了一种基于联结残差网络的单幅图像去雨算法。首先, 利用改进的残差块简化网络模块, 减少网络参数, 提升网络训练速度; 其次, 设计的联结结构不仅实现了多特征提取, 有效减少了参数, 而且增加了特征图的输出, 有利于保留更多的图像细节信息; 最后, 利用单尺度卷积实现图像细节重建, 提高去雨图像的视觉效果。实验结果表明: 本文算法在合成雨天图像数据集上, 其结构相似度和峰值信噪比的平均值分别高于0.95和33 dB, 而真实雨天图像数据集的盲图像质量评价值较低。本文算法不仅能有效去除图像中的雨, 雨纹残留较少, 而且能更多地保留图像的纹理和边缘细节, 视觉效果清晰自然。

研究表明跌倒是我国老年人伤害的主要原因，而且超过一半的跌倒发生在家中。如果我们能及时发现老人跌倒并进行有效处理，就会降低跌倒对老人的伤害。因此为了检测老年人室内跌倒行为，本文从低分辨率的红外图像中，提取出4 种对跌倒敏感的特征，同时使用K 近邻算法进行分类来判断是否发生跌倒。另外，本文还设计了一套基于该算法的老年人跌倒检测系统，它具有保护隐私、准确度高、安装方便的优点。最后通过实验测试表明该跌倒检测算法的准确率高达91.25%。