基于多尺度循环残差神经网络的图像去运动模糊

方睿; 周愉; 刘鹏; 刘凯

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基于多尺度循环残差神经网络的图像去运动模糊

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摘要

现有图像去运动模糊结果容易在视觉感知上产生边缘特征不明显,出现大幅度的伪影现象,且在深度网络训练过程中,存在因加深网络导致参数过多不易训练即不稳定的问题,为此提出多尺度循环残差神经网络模型。在SRN基础上,为平衡评价指标(PSNR、SSIM)与感知质量,提高图像中的高频细节信息等,进行多损失融合改进;在网络的编码器-解码器结构中,在其卷积层中使用小卷积核堆叠,加深网络的同时使网络参数更少更容易训练,更好地拟合图片的特征信息。实验结果表明,改进算法生成的网络模型取得了更好的去模糊结果。

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来源
《计算机工程与设计》 |2022年第3期|786-793|共8页
作者
方睿; 周愉; 刘鹏; 刘凯;
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作者单位

成都信息工程大学计算机学院;

成都信息工程大学控制工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
运动模糊; 视觉感知; 多损失融合; 编码器-解码器; 小卷积核堆叠;

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