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题名基于多尺度循环残差神经网络的图像去运动模糊
被引量：5
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作者
方睿
周愉
刘鹏
刘凯
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机构
成都信息工程大学计算机学院
成都信息工程大学控制工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第3期786-793,共8页
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基金
四川省科技厅重点基金项目(2017GZ0331)
四川省教育厅重点基金项目(13ZA0083)。
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文摘
现有图像去运动模糊结果容易在视觉感知上产生边缘特征不明显,出现大幅度的伪影现象,且在深度网络训练过程中,存在因加深网络导致参数过多不易训练即不稳定的问题,为此提出多尺度循环残差神经网络模型。在SRN基础上,为平衡评价指标(PSNR、SSIM)与感知质量,提高图像中的高频细节信息等,进行多损失融合改进;在网络的编码器-解码器结构中,在其卷积层中使用小卷积核堆叠,加深网络的同时使网络参数更少更容易训练,更好地拟合图片的特征信息。实验结果表明,改进算法生成的网络模型取得了更好的去模糊结果。
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关键词
运动模糊
视觉感知
多损失融合
编码器-解码器
小卷积核堆叠
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Keywords
motion deblurring
visual perception
multi-loss ensemble
encoder-decoder
small convolution kernel stack
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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