基于深度卷积神经网络的运动模糊去除算法 |
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作者姓名: | 郭业才 朱文军 |
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作者单位: | 南京信息工程大学 电子与信息工程学院,江苏 南京210044;江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,江苏 南京210044;南京信息工程大学 滨江学院,江苏 无锡214105;南京信息工程大学 电子与信息工程学院,江苏 南京210044 |
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基金项目: | 国家自然科学基金;国家自然科学基金;江苏省教育教学改革项目;南京信息工程大学滨江学院科研与教研项目;南京信息工程大学滨江学院科研与教研项目 |
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摘 要: | 为了提高图像去模糊的复原效果和处理速度,提出了基于深度卷积神经网络的运动模糊去除算法。以多尺度图像为依据,构建了基于自动编码器的网络模型。在扩大感受野方面,采用空洞卷积模块提取图像多尺度特征信息,采用残差模块拓宽网络深度,以解决训练过程中图像细节丢失的问题,实现了图像的端到端运动模糊去除任务。在GOPRO数据集和真实测试集上的实验结果表明,该文算法在参数量仅为3.24×10~6的情况下的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)指标分别为28.53和0.914 1,运行时间为0.3 s。
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关 键 词: | 卷积神经网络 运动去模糊 多尺度图像 空洞卷积 残差模块 |
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