基于多尺度网络的运动模糊图像复原算法

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动态场景的非均匀盲去模糊一直是图像复原领域中的一个难题,针对目前的模糊图像复原算法并不能很好地解决模糊源多样性的问题,提出了一种基于多尺度网络的运动模糊图像复原算法。所提算法使用修剪过的残差块作为基本单元,在每一级尺度上都采用相同的非对称编解码网络。为了更好地提取输入图像特征,在编码端使用引入注意力机制的残差模块,还加入了空间金字塔池化层。编码端和解码端中间的循环单元可以获取图像的空间信息,从而利用图像空间的连续性来进行非均匀运动模糊图像的复原。在公共数据集上得到的测试结果显示,峰值信噪比(PSNR
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