【摘 要】
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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。
【机 构】
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西安邮电大学理学院,西安邮电大学通信与信息工程学院,西安邮电大学电子工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61671377).
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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。
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