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题名基于广度残差与像素点注意力的图像去模糊模型
被引量：1
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作者
况发
熊邦书
欧巧凤
余磊
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机构
南昌航空大学图像处理与模式识别江西省重点实验室
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出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期996-1005,共10页
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基金
国家自然科学基金(No.61866027,No.62162044)
江西省自然科学基金(No.20202BAB202016)
+1 种基金
江西省重点研发计划(No.20212BBE53017)
南昌航空大学研究生创新专项基金(No.YC2020031)资助。
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文摘
针对现有方法难以快速从模糊图像中恢复高质量清晰图像的问题,提出了基于广度残差与像素点注意力的图像去模糊模型。该模型以编解码网络为基础,采用广度卷积与多阶残差方法,构建广度残差模块,提高了模型处理速度;同时,采用局部平均与矩阵叉乘,构建像素点注意力模块,增强了模型去模糊质量。在GOPRO数据集上进行的实验结果表明,在模型大小仅为22.24 MB情况下,结构相似度为0.9223,峰值信噪比为31.74 dB,平均运行时间为0.37 s。所提出方法与尺度循环网络方法相比,其峰值信噪比提高了4%,并且性能优于现有其他去模糊方法。
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关键词
图像去模糊
编解码网络
像素点注意力
广度残差
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Keywords
image deblurring
encoder-decoder network
pixel attention
width residual
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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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