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一种基于条件生成对抗网络的图像盲去模糊模型
被引量：
2
1
作者
程鼎刚
王津
张学杰
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第S01期339-342,共4页
现有的图像盲去模糊方法会导致图像产生棋牌伪影现象、计算成本过大、图像细节纹理信息恢复不佳等多个问题。针对这些问题,基于条件生成对抗网络,提出了一种图像盲去模糊的方法。该方法使用卷积神经网络作为生成器和鉴别器网络的基本架...
现有的图像盲去模糊方法会导致图像产生棋牌伪影现象、计算成本过大、图像细节纹理信息恢复不佳等多个问题。针对这些问题,基于条件生成对抗网络,提出了一种图像盲去模糊的方法。该方法使用卷积神经网络作为生成器和鉴别器网络的基本架构,采用上采样和卷积相结合代替反卷积并采用实例正则化用于图像迁移,可有效避免这些问题。实验结果表明,无论在图像评测指标峰值信噪比和结构相似度测量还是使用目标检测的方法均能阐释该方法能达到较好去模糊效果。
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关键词
图像盲去模糊
条件生成对抗网络
卷积神经网络
生成器
判别器
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题名
一种基于条件生成对抗网络的图像盲去模糊模型
被引量：
2
1
作者
程鼎刚
王津
张学杰
机构
云南大学信息学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第S01期339-342,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61702443,61762091)
文摘
现有的图像盲去模糊方法会导致图像产生棋牌伪影现象、计算成本过大、图像细节纹理信息恢复不佳等多个问题。针对这些问题,基于条件生成对抗网络,提出了一种图像盲去模糊的方法。该方法使用卷积神经网络作为生成器和鉴别器网络的基本架构,采用上采样和卷积相结合代替反卷积并采用实例正则化用于图像迁移,可有效避免这些问题。实验结果表明,无论在图像评测指标峰值信噪比和结构相似度测量还是使用目标检测的方法均能阐释该方法能达到较好去模糊效果。
关键词
图像盲去模糊
条件生成对抗网络
卷积神经网络
生成器
判别器
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
一种基于条件生成对抗网络的图像盲去模糊模型
程鼎刚
王津
张学杰
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020
2
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