基于多尺度残差的图像去模糊

• 作者: 翟方兵 邵慧 陈杰
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 图像去模糊 残差网络 多尺度残差 模糊类型 噪声水平
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 658-662
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 2858字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.03.031

摘要

为有效地提升图像去模糊的效果,论文在残差网络的基础上加入多尺度结构,提出一种基于多尺度残差的图像去模糊算法.该算法由多尺度卷积单元级联而成,并采用残差学习策略提高网络性能.在伯克利数据集BSD500上进行训练,在Set5数据集上进行测试.实验结果表明,提出的这种基于多尺度残差的图像去模糊具有更强的复原能力,且对图像及其模糊类型、噪声水平等更具有稳健性,且能够获得更高的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM).

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈杰	安徽建筑大学电子与信息工程学院	38	93	6.0	7.0
2	邵慧	安徽建筑大学电子与信息工程学院	17	51	4.0	6.0
3	翟方兵	安徽建筑大学电子与信息工程学院	1	0	0.0	0.0