Detecção de Objetos em Imagens Degradadas pelo Efeito da Chuva

Em aplicações de visão computacional, a qualidade das imagens é essencial para o processo de detecção de objetos. No entanto, perturbações causadas pela chuva podem comprometer a precisão da tarefa em questão. Para mitigar tal impacto, uma etapa de pré-processamento baseada em um modelo de inteligência artificial é utilizada. Essa técnica é usualmente denominada na literatura por deraining. Este artigo investiga o desempenho de um dos modelos do estado-da-arte de deraining em imagens submetidas a diferentes níveis de perturbações. Os resultados do processo de deraining são avaliados através de um algoritmo de detecção de objetos, o qual visa verificar se as características semânticas relevantes da imagem são recuperadas. Resultados de simulação computacional corroboram a aplicabilidade do modelo de deraining considerado.