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题名基于深度先验的盲图像去模糊算法
被引量：6
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作者
白勇强
禹晶
李一秾
肖创柏
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机构
北京工业大学信息学部
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期1050-1067,共18页
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基金
北京市自然科学基金(No.4212014)
北京市教育委员会科技计划(No.KM201910005029)。
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文摘
盲图像去模糊旨在模糊核未知的情况下从模糊图像恢复清晰图像,这是一个欠定逆问题,需要引入图像先验信息限定解空间.受到SelfDeblur的启发,本文提出了一种基于深度先验的盲图像去模糊算法,结合深度网络与正则化模型对清晰图像与模糊核联合建模,交替迭代估计清晰图像与模糊核.在图像估计子问题中,模糊核参与RGB三通道损失函数的约束下,利用隐含图像平滑性约束的深度卷积神经网络DIP-Net生成清晰图像;在模糊核估计子问题中,直接求取模糊核正则化约束模型的全局极小解,不同于SelfDeblur的全连接网络使用梯度下降法更新模糊核.本文算法结合深度网络实现正则化方法,与监督学习相比,无需成对的模糊/清晰图像数据集训练网络;与传统模型方法相比,无需通过多级金字塔的方式由粗到细地估计模糊核.在模拟与真实模糊图像上的实验结果表明;本文算法能够快速、准确地估计出清晰图像和模糊核,并能够有效抑制图像复原过程中存在的噪声放大问题.
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关键词
盲图像去模糊
深度先验
卷积神经网络
正则化
盲解卷积
图像复原
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Keywords
blind image deblurring
deep image prior
convolutional neural network
regularization
blind deconvo-lution
image restoration
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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