基于生成对抗网络的运动模糊图像复原

被引：23

作者：

桑亮 ^{[1
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]}

高爽 ^{[4
]}

尹增山 ^{[1
,2
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]}

机构：

[1] 中国科学院上海微系统与信息技术研究所

[2] 中国科学院大学

[3] 上海科技大学信息科学与技术学院

[4] 上海微小卫星工程中心

来源：

计算机工程与应用 | 2019年 / 06期

关键词：

运动模糊; 图像复原; 生成对抗网络; 深度学习;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对相机成像时相机抖动、物体运动等导致图像产生运动模糊这一十分具有挑战性的问题,提出基于生成对抗网络的深度卷积神经网络来复原模糊图像的解决方案。该方案省略了模糊核估计的过程,采用端对端的方式直接获取复原图像;通过引入生成对抗网络思想的对抗损失和对残差网络进行改进,有效地复原了图像的细节信息。最后通过训练此深度卷积神经网络模型并在相关模糊复原基准数据集上测试,证明了该方案取得了较好的结果。

引用

页码：173 / 177

页数：5

共 3 条

[1] 基于模糊图像和噪声图像的遥感图像运动模糊复原方法 [J].