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圖像多尺度密集網(wǎng)絡(luò)去模糊模型

宋昊澤; 吳小俊 江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院; 江蘇無(wú)錫214122
  • 圖像處理
  • 圖像去模糊
  • 多尺度結(jié)構(gòu)
  • 平均池化層
  • 上采樣層

摘要:使用基于深度學(xué)習(xí)的端到端去模糊方法,將模糊圖像編碼后再解碼成高清圖像。針對(duì)編碼過(guò)程中網(wǎng)絡(luò)模型存在提取特征信息不足,導(dǎo)致重建的去模糊圖像質(zhì)量下降的問(wèn)題,提出兩種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)改進(jìn)方法:在自編碼網(wǎng)絡(luò)中添加密集網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以提高網(wǎng)絡(luò)提取特征信息的能力;引入多尺度感受野結(jié)構(gòu),該結(jié)構(gòu)由4個(gè)尺度的平均池化層和上采樣層組成,從而提取更多輸入圖像的上下文特征信息。在GOPRO數(shù)據(jù)集和Kohler數(shù)據(jù)集,兩種網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)方法均取得了較好的圖像重建效果。

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