【摘 要】
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为解决复杂场景中的非均匀模糊问题,提出一种端到端的多尺度条件生成对抗网络用于图像去模糊.在生成器网络中,针对现有的基于分层级联方式的多尺度策略会导致网络规模过大的不足,提出一种多尺度残差模块,通过在单个块内构造分级连接和增加不同感受野分支的方式来提高多尺度特征提取能力;在多尺度残差块和瓶颈层之间添加跳跃连接,自适应地提取不同尺度的特征信息.实验结果表明,与其它去模糊方法相比,该方法在去模糊效果和处理速度上表现更优.
【机 构】
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陆军装甲兵学院 信息通信系,北京 100072
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为解决复杂场景中的非均匀模糊问题,提出一种端到端的多尺度条件生成对抗网络用于图像去模糊.在生成器网络中,针对现有的基于分层级联方式的多尺度策略会导致网络规模过大的不足,提出一种多尺度残差模块,通过在单个块内构造分级连接和增加不同感受野分支的方式来提高多尺度特征提取能力;在多尺度残差块和瓶颈层之间添加跳跃连接,自适应地提取不同尺度的特征信息.实验结果表明,与其它去模糊方法相比,该方法在去模糊效果和处理速度上表现更优.
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