双框架卷积神经网络用于运动模糊图像盲复原

• 作者: 吴梦婷 李伟红 龚卫国
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 运动模糊 图像盲复原 生成式对抗网络 残差网络
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 图像与视觉
• 页码范围: 2327-2334
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4319字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1089.2018.17163

摘要

为了实现全网络端对端的运动模糊图像盲复原, 提出一种基于生成式对抗网络不估计模糊核的模糊图像盲复原方法. 首先设计了双框架卷积神经网络——生成网络和判别网络, 其中, 生成网络是全卷积神经网络,实现模糊图像到复原图像的映射; 判别网络是改进的 VGG 二分类网络, 用于判定复原图像或原始清晰图像; 然后采用最小均方差优化网络训练, 添加图像保真项提高复原效果; 最后通过生成网络和判别网络对抗训练获得清晰图像. 在 MS COCO数据集上的实验结果表明, 该方法复原质量高、速度快.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龚卫国		74	990	19.0	27.0
3	李伟红		41	585	16.0	23.0
5	吴梦婷		1	3	1.0	1.0