采用卷积神经网络的小幅文本图像重聚焦算法

• 作者: 李云松 王康康 王柯俨
• 来源期刊: 西安电子科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 散焦模糊 维纳滤波 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 页码范围: 80-85
• 页数: 6页
• 分类号: TP751.1|TP391.41
• 字数: 3953字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-2400.2018.04.015

摘要

针对文本图像拍摄过程中的散焦模糊问题,提出一种基于卷积神经网络的图像重聚焦算法.首先分析了传统的维纳滤波方法,并对其进行变形;然后将频域相除转化为循环卷积,并将该卷积核进行奇异值分解,从而将二维卷积转化为一维卷积.在重点考虑循环卷积、一维卷积核的基础上,设计出了一种新的卷积神经网络结构.该网络结构不但能够模拟维纳滤波的去散焦模糊过程,还能在不显式计算散焦模糊核的情况下恢复图像,并具有良好的抗噪声性能.同时,该卷积神经网络还具有收敛快、参数不敏感的良好特点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李云松	西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室	69	435	11.0	16.0
2	王柯俨	西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室	22	94	6.0	8.0
3	王康康	西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室	1	3	1.0	1.0