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基于DeblurGAN和低秩分解的去运动模糊
被引量：
8
1
作者
孙季丰
朱雅婷
王恺
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期32-41,50,共11页
为研究出一种快速且有效的图像去模糊方法,基于DeblurGAN提出一种利用条件生成对抗网络实现的端到端图像去运动模糊方法。该方法将DeblurGAN的标准卷积层改成瓶颈结构,并对瓶颈结构中的卷积进行低秩分解,且添加两个残差对称跳跃连接,以...
为研究出一种快速且有效的图像去模糊方法,基于DeblurGAN提出一种利用条件生成对抗网络实现的端到端图像去运动模糊方法。该方法将DeblurGAN的标准卷积层改成瓶颈结构,并对瓶颈结构中的卷积进行低秩分解,且添加两个残差对称跳跃连接,以加速网络收敛。为解决DeblurGAN复原图像不够清晰这个问题,向网络损失函数添加互信息损失和梯度图像L1损失,通过最大化输入图像和其隐含特征间的互信息,使所提取的隐含特征能很好地表征输入信息,从而利用隐含特征还原出清晰图像,而L1损失有利于使复原图像的边缘更明显。同时,通过实验对该方法的有效性进行了验证,并与其他已有的同类算法进行了比较。结果表明:相比DeblurGAN,文中方法峰值信噪比更高,两者的结构相似性指标相当,且文中模型参数量压缩至DeblurGAN的3.25%,去模糊速度提高3倍,模型性能优于已有的其他同类算法。
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关键词
去运动模糊
生成对抗网络
互信息
低秩分解
对称跳跃连接
互信息损失
梯度图像L1
损失
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职称材料
题名
基于DeblurGAN和低秩分解的去运动模糊
被引量：
8
1
作者
孙季丰
朱雅婷
王恺
机构
华南理工大学电子与信息学院
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期32-41,50,共11页
基金
广东省科技计划项目(x2dxB216005)~~
文摘
为研究出一种快速且有效的图像去模糊方法,基于DeblurGAN提出一种利用条件生成对抗网络实现的端到端图像去运动模糊方法。该方法将DeblurGAN的标准卷积层改成瓶颈结构,并对瓶颈结构中的卷积进行低秩分解,且添加两个残差对称跳跃连接,以加速网络收敛。为解决DeblurGAN复原图像不够清晰这个问题,向网络损失函数添加互信息损失和梯度图像L1损失,通过最大化输入图像和其隐含特征间的互信息,使所提取的隐含特征能很好地表征输入信息,从而利用隐含特征还原出清晰图像,而L1损失有利于使复原图像的边缘更明显。同时,通过实验对该方法的有效性进行了验证,并与其他已有的同类算法进行了比较。结果表明:相比DeblurGAN,文中方法峰值信噪比更高,两者的结构相似性指标相当,且文中模型参数量压缩至DeblurGAN的3.25%,去模糊速度提高3倍,模型性能优于已有的其他同类算法。
关键词
去运动模糊
生成对抗网络
互信息
低秩分解
对称跳跃连接
互信息损失
梯度图像L1
损失
Keywords
motion deblurring
generative adversarial network
mutual information
low-rank decomposition
symmetric skip connection
mutual information loss
gradient image L1 loss
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于DeblurGAN和低秩分解的去运动模糊
孙季丰
朱雅婷
王恺
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
8
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