基于生成对抗网络去除车辆图像运动模糊模型

• 作者: 姜丽芬 孙华志 安祺 梁妍 马春梅
• 来源期刊: 天津师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 生成对抗网络 递归神经网络 生成器 运动模糊
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 信息与计算机科学
• 页码范围: 76-80
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2981字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19638/j.issn1671-1114.20200114

摘要

提出一种基于生成对抗网络的去除车辆图像运动模糊的网络模型.该模型引入多尺度递归网络作为生成对抗网络的生成器,生成器包含3层网络,每层网络中叠加多层残差块,对模糊图像进行由粗糙到精细的处理,并经由判别器进行判别.利用公开数据集PKU-VD进行实验,实验结果表明,由该模型去除运动模糊后的图像比较清晰,可以分辨细节内容,且峰值信噪比达到29.52,优于常用模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙华志	天津师范大学计算机与信息工程学院	28	181	8.0	13.0
2	姜丽芬	天津师范大学计算机与信息工程学院	22	201	6.0	14.0
3	梁妍	天津师范大学计算机与信息工程学院	4	12	2.0	3.0
4	马春梅	天津师范大学计算机与信息工程学院	10	8	2.0	2.0
5	安祺	天津师范大学计算机与信息工程学院	1	0	0.0	0.0