基于深度残差网络的局部模糊图像无损复原方法.pptx
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基于深度残差傅里叶变换的图像盲去模糊方法.pdf
本发明公开了一种基于深度残差傅里叶变换的图像盲去模糊方法,包括以下步骤:获取图像去模糊数据集,对图像去模糊数据集进行预处理,获得图像去模糊数据集的训练集;基于训练集中的模糊图像、清晰图像,对初始深度残差傅里叶变换网络进行训练,获得目标深度残差傅里叶变换网络;将待测模糊图像输入到目标深度残差傅里叶变换网络中进行图像盲去模糊处理,获得目标清晰图像。本发明结合了特征图像的频域信息与空间信息,能够通过特征的频域信息有效地帮助卷积神经网路将模糊图像恢复为更加清晰的图像。
基于非局部窗口梯度的模糊图像盲复原方法.pdf
本发明涉及一种非局部窗口梯度的模糊图像盲复原方法,属于图像处理领域。该方法包括以下步骤:模糊图像的NLWG比清晰图像的NLWG小,NLWG适用于图像中的所有图像块;无论是清晰图像还是模糊图像,所有像素点的像素值都能够被归一化到[0,1]之间,定义非局部窗口梯度先验;定义基于非局部窗口梯度先验的模糊图像盲复原模型;对提出模型的最优化求解;采用非盲复原方法来得到最终的清晰复原图像。本发明能够估计出更准确的模糊核,因此能够复原出更高质量的清晰图像。
一种基于深度卷积网络的模糊可变图像盲复原方法.pdf
本发明公开了一种基于深度卷积网络的模糊可变图像盲复原方法,包括以下步骤:S1、对模糊图像需要考虑的模糊类型进行建模,确定每种模糊类型的模糊参数范围;S2、根据步骤S1确定的每种模糊类型的模糊参数范围,合成具有可变模糊的训练数据集,其中每组训练数据包括清晰图像、模糊图像和模糊参数;S3、搭建并训练深度卷积网络:将训练数据集输入神经网络,优化神经网络权重,得到训练好的深度卷积网络;S4、将待复原的模糊图像输入训练好的深度卷积网络,输出即为复原的清晰图像。所述方法摆脱了传统去模糊算法的限制,采用全卷积网络来估计
基于多尺度残差的图像去模糊.docx
基于多尺度残差的图像去模糊基于多尺度残差的图像去模糊摘要:图像模糊是由于多种因素引起的,例如相机晃动、物体运动、镜头质量等。图像去模糊技术在计算机视觉和图像处理领域中具有重要的应用价值。本论文提出了一种基于多尺度残差的图像去模糊方法,通过在不同的尺度上提取图像的残差信息来还原清晰图像。实验结果表明,该方法在图像去模糊方面具有较好的效果。1.引言随着数字摄影技术的发展,图像模糊问题逐渐得到广泛关注。由于各种因素导致的图像模糊会影响图像的清晰度和质量,对于数字图像处理、计算机视觉等领域的研究具有重要意义。图像