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道路交通模糊图像多尺度清晰化复原方法研究
文献摘要：
针对智慧交通监控中由于车速过快或成像距离较远导致的道路交通图像模糊问题,采用生成对抗的思想,提出一种多尺度金字塔盲去模糊网络模型方法.该方法基于特征金字塔原理对道路交通图像进行多尺度和多特征的提取和融合;在局部和全局判别器的基础上提出下采样多尺度判别器,在不同分辨率和随机补丁的图像上进行充分判断;引入多尺度结构相似性损失函数进一步约束高质量图像的生成,并在GoPro和收集整理的道路交通数据集上进行仿真实验验证.仿真结果表明,相较于DeblurGAN和SRN的经典去模糊网络模型,PSNR值最高提升了3.27,SSIM值最高提升了0.12,MOS值最高提升了0.3,在大幅度增强道路交通图像视觉效果的同时,还能够实现监控模糊图像稳定且高质量的复原,在不同道路交通场景下均具有较好的泛化性能.
文献关键词：
模糊图像复原;道路交通;多特征提取;多特征融合;生成对抗网络;深度学习;对比验证
中图分类号：
作者姓名：
吴兰;范晋卿;文成林
作者机构：
河南工业大学 电气工程学院,河南 郑州 450001;广东石油化工学院 自动化学院,广东 茂名 525000
文献出处：
引用格式：
[1]吴兰;范晋卿;文成林-.道路交通模糊图像多尺度清晰化复原方法研究)[J].现代电子技术,2022(09):21-28
A类：
B类：
道路交通,清晰化,复原方法,智慧交通,交通监控,车速,成像距离,较远,交通图像,多尺度金字塔,盲去模糊,模型方法,特征金字塔,特征的提取,判别器,出下,下采样,补丁,多尺度结构,结构相似性,损失函数,质量图,图像的生成,GoPro,收集整理,交通数据,DeblurGAN,SRN,PSNR,SSIM,MOS,视觉效果,同道,交通场景,泛化性能,模糊图像复原,多特征提取,多特征融合,生成对抗网络,对比验证
AB值：
0.415459
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