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基于聚集残差生成对抗网络的图像去模糊
被引量：
9
1
作者
金燕
黄梦佳
姜智伟
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第1期84-93,共10页
针对现有图像去模糊算法存在的处理模糊种类单一、耗时长等问题,提出了一种基于聚集残差生成对抗网络的图像去模糊算法.首先,利用生成对抗网络,生成重建图像判别标签,使最后生成的图像更加接近清晰图像;其次,结合聚集残差网络与通道注...
针对现有图像去模糊算法存在的处理模糊种类单一、耗时长等问题,提出了一种基于聚集残差生成对抗网络的图像去模糊算法.首先,利用生成对抗网络,生成重建图像判别标签,使最后生成的图像更加接近清晰图像;其次,结合聚集残差网络与通道注意力模块,构成特征提取模块,提取中间层的有用特征信息;最后,采用WGAN的Wasserstein-1距离与感知损失结合作为损失函数训练模型,保证生成图像与清晰图像在内容上的一致性.在PyTorch环境下用GOPRO数据集和Kohler数据集测试所提算法,并与L0范数先验、暗通道先验、特异性去模糊、DeepDeblur,DeblurGAN等算法进行对比.实验结果表明,所提算法应用于复原运动模糊图像和高斯模糊图像时,峰值信噪比等评价指标均高于其他算法,并且耗时更短.
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关键词
图像去模糊
聚集残差
通道注意力
生成对抗网络
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题名
基于聚集残差生成对抗网络的图像去模糊
被引量：
9
1
作者
金燕
黄梦佳
姜智伟
机构
浙江工业大学信息工程学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第1期84-93,共10页
基金
浙江省自然科学基金(LY17F010015).
文摘
针对现有图像去模糊算法存在的处理模糊种类单一、耗时长等问题,提出了一种基于聚集残差生成对抗网络的图像去模糊算法.首先,利用生成对抗网络,生成重建图像判别标签,使最后生成的图像更加接近清晰图像;其次,结合聚集残差网络与通道注意力模块,构成特征提取模块,提取中间层的有用特征信息;最后,采用WGAN的Wasserstein-1距离与感知损失结合作为损失函数训练模型,保证生成图像与清晰图像在内容上的一致性.在PyTorch环境下用GOPRO数据集和Kohler数据集测试所提算法,并与L0范数先验、暗通道先验、特异性去模糊、DeepDeblur,DeblurGAN等算法进行对比.实验结果表明,所提算法应用于复原运动模糊图像和高斯模糊图像时,峰值信噪比等评价指标均高于其他算法,并且耗时更短.
关键词
图像去模糊
聚集残差
通道注意力
生成对抗网络
Keywords
image deblurring
aggregated residual networks
channel attention
generation adversarial networks
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于聚集残差生成对抗网络的图像去模糊
金燕
黄梦佳
姜智伟
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2022
9
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