典型文献
基于DeblurGAN的运动模糊图像盲复原算法研究
文献摘要：
DeblurGAN方法利用条件生成对抗网络解决了端到端的图像去模糊问题,但存在图像边缘细节恢复不足以及鲁棒性不高的问题,针对此问题,提出一种基于DeblurGAN的运动模糊图像盲复原方法.在生成网络中,采用多尺度卷积核神经网络提取特征,并使用级联空洞卷积扩大神经元的感受野;采用自适配归一化方法代替原来生成器中使用的实例归一化方法.其次,引入了梯度图像L1损失,结合对抗损失和感知损失,将其作为图像去模糊的正则约束,使得生成图像的边缘特征更加清晰.实验结果表明,提出方法复原的图像峰值信噪比数值较DeblurGAN算法高出5.4％,结构相似性指标高出1％;在主观上清晰化效果较好,且消除了网格效应.
文献关键词：
运动模糊;生成对抗网络;级联空洞卷积;多尺度特征提取;自适应归一化
中图分类号：
作者姓名：
孙晶晶;张艳艳;高超;胡佳琦;程菲
作者机构：
安徽信息工程学院计算机与软件工程学院 芜湖241000;南京信息工程大学电子与信息工程学院 南京210044;中央财经大学信息学院 北京100098
文献出处：
引用格式：
[1]孙晶晶;张艳艳;高超;胡佳琦;程菲-.基于DeblurGAN的运动模糊图像盲复原算法研究)[J].电子测量技术,2022(22):112-119
A类：
级联空洞卷积
B类：
DeblurGAN,运动模糊图像,盲复原,算法研究,法利,条件生成对抗网络,端到端,图像去模糊,图像边缘,边缘细节,复原方法,生成网络,多尺度卷积核,提取特征,大神,感受野,归一化方法,来生,生成器,实例归一化,梯度图,L1,感知损失,正则,成图,边缘特征,峰值信噪比,比数,结构相似性,相似性指标,标高,上清,清晰化,网格效应,多尺度特征提取,自适应归一化
AB值：
0.365763
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