发明 一种基于多尺度残差生成对抗网络的单图像盲去运动模糊方法
图像复原/图片修复/视频监控/计算机视觉 【图像复原/图片修复/视频监控/计算机视觉】 3人
G06T5/73
摘要：本发明公开了一种基于多尺度残差生成对抗网络的单图像盲去运动模糊方法。包括如下步骤：获取GoPRo成对数据集将其连接成形为模糊——清晰形式的图像对；将训练图像随机裁剪成256×256大小的图像补丁；将标准化后的图像作为模型训练输入数据；设计卷积神经网络，输出去模糊之后的图像；计算模型的输出信息与对应标签清晰图像的峰值信噪比和结构相似性以及损失优化；利用优化后的模型参数，对现实中的具有运动模糊场景的图片进行去模糊得到相应的清晰图片。本发明基于卷积神经网络，采用条件生成对抗网络作为骨干网络并采用了细粒度残差模块作为主体模块，实现了对图像去模糊问题转变为图像翻译问题并加以解决的突破，为图像去模糊的后续操作提供了重要的技术支持。
