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多尺度交替连接残差网络用于图像去模糊
被引量：
11
1
作者
陈清江
胡倩楠
李金阳
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期1686-1694,共9页
为更好地解决由于相机抖动、物体之间相对运动等因素引起的图像模糊问题,本文设计了一种多尺度交替连接残差网络用于图像去模糊,采用"从粗到细"的多尺度方式来逐渐恢复出清晰图像。首先,提出一种多尺度残差模块来拓展网络宽度...
为更好地解决由于相机抖动、物体之间相对运动等因素引起的图像模糊问题,本文设计了一种多尺度交替连接残差网络用于图像去模糊,采用"从粗到细"的多尺度方式来逐渐恢复出清晰图像。首先,提出一种多尺度残差模块来拓展网络宽度,提取并融合不同尺度之间的特征信息;其次,提出一种基于扩张卷积的交替连接残差模块来逐渐恢复模糊图像的高频信息;最后,利用一层卷积来对特征图进行重建。实验结果表明:本文所提去模糊算法的峰值信噪比以及结构相似度分别为32.313 6 dB和0.942 5,均高于目前先进的图像去模糊技术。从评价指标和主观效果上均可看出本文所提去模糊方法具有更强的图像恢复能力,纹理细节更丰富,能够有效提升图像去模糊效果,具有更强的实用价值。
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关键词
图像去模糊
多尺度
残差
扩张卷积
交替连接残差
感受野
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职称材料
题名
多尺度交替连接残差网络用于图像去模糊
被引量：
11
1
作者
陈清江
胡倩楠
李金阳
机构
西安建筑科技大学理学院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期1686-1694,共9页
基金
国家自然科学基金(No.61403298)
陕西省自然科学基金(No.2015JM1024)。
文摘
为更好地解决由于相机抖动、物体之间相对运动等因素引起的图像模糊问题,本文设计了一种多尺度交替连接残差网络用于图像去模糊,采用"从粗到细"的多尺度方式来逐渐恢复出清晰图像。首先,提出一种多尺度残差模块来拓展网络宽度,提取并融合不同尺度之间的特征信息;其次,提出一种基于扩张卷积的交替连接残差模块来逐渐恢复模糊图像的高频信息;最后,利用一层卷积来对特征图进行重建。实验结果表明:本文所提去模糊算法的峰值信噪比以及结构相似度分别为32.313 6 dB和0.942 5,均高于目前先进的图像去模糊技术。从评价指标和主观效果上均可看出本文所提去模糊方法具有更强的图像恢复能力,纹理细节更丰富,能够有效提升图像去模糊效果,具有更强的实用价值。
关键词
图像去模糊
多尺度
残差
扩张卷积
交替连接残差
感受野
Keywords
image deblurring
multi-scale residual
dilated convolution
alternate connection residual
receptive field
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多尺度交替连接残差网络用于图像去模糊
陈清江
胡倩楠
李金阳
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
11
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