

用于训练非盲图像去模糊模块的系统和方法.pdf
小宏****aa
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公开了用于训练非盲去模糊模块的方法和系统。接收未模糊的测试图像和模糊的测试图像,其中每个模糊的测试图像通过模糊核项和噪声项与对应的未模糊的测试图像之一相关。通过调整正则化去卷积函数的正则化参数和卷积神经网络的权重来共同训练正则化去卷积子模块和卷积神经网络,以便最小化代表每个去模糊输出图像和相应的未模糊的测试图像之一之间的差异的成本函数。
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对包括模糊和噪声的输入图像执行噪声自适应非盲去模糊的系统和方法包括对输入图像实施第一神经网络以获得一个或多个参数,并执行正则化去卷积以从输入图像获得去模糊图像。正则化去卷积使用一个或多个参数来控制去模糊图像中的噪声。一种方法包括实施第二神经网络以从去模糊图像中去除伪影并提供输出图像。
基于非盲去模糊算法的图像复原.docx
基于非盲去模糊算法的图像复原摘要针对图像模糊和失真问题,本文提出了一种基于非盲去模糊算法的图像复原方法。首先通过了解和分析图像的模糊机制和表现形式,利用卷积神经网络(CNN)对图像进行去模糊处理。然后,针对去模糊后图像仍然存在的噪声问题,采用了基于小波变换的去噪算法进行处理。实验结果表明,本文所提出的方法在重建模糊图像的效果上,比传统的基于盲去模糊算法的方法具有更好的重建效率和准确率。关键词:图像复原;非盲去模糊算法;卷积神经网络;小波变换;去噪算法。1.引言随着数字化技术的不断发展,数字图像已经成为应用
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基于注意力机制的图像盲去模糊方法及系统.pdf
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