利用残差密集网络的运动模糊复原方法

• 作者: 林椹尠 张梦凯 吴成茂
• 来源期刊: 智能系统学报
• 关键词: 图像处理 运动图片 图像去噪 图像复原 深度学习 网络模型 网络结构 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 机器感知与模式识别|Machine Perception and Pattern Recognition
• 页码范围: 442-448
• 页数: 7页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201912002

摘要

针对图像生成过程中由于物体运动或相机抖动产生的运动模糊问题,提出了利用残差密集网络的运动模糊图像复原方法.设计对抗网络结构,以残差密集网络为生成器,通过长短连接实现不同层次特征的融合,生成复原图像,以深度卷积网络为判别器,判断图像真伪,在生成器和判别器的对抗中提高网络性能;采用对抗损失和内容损失结合的损失函数,提高网络的复原效果;以端到端的方式,省略模糊核的估计过程,输入模糊图像直接获取复原图像.实验结果表明,该方法能够取得较好的复原效果.