基于深度卷积神经网络的运动模糊去除算法

• 作者: 朱文军 郭业才
• 来源期刊: 南京理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 页码范围: 303-312
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5594字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14177/j.cnki.32-1397n.2020.44.03.007

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GOP RO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3.24×106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0.9141,运行时间为0.3 s.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭业才	南京信息工程大学电子与信息工程学院	147	679	12.0	16.0
10	朱文军	南京信息工程大学电子与信息工程学院	1	0	0.0	0.0