[发明专利]图像去模糊的方法及装置

权利要求书

1.一种图像去模糊的方法，其特征在于，包括：

对模糊图像进行特征提取，得到反映所述模糊图像中各个区域空间关系特征的特征图；

确定所述模糊图像中所述各个区域对应的参数；

根据所述参数对所述特征图进行去模糊处理，得到去模糊结果；

根据所述去模糊结果和所述特征图进行图像重建，得到所述模糊图像对应的清晰图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述模糊图像中所述各个区域对应的参数，包括：

利用跳级连接的第二神经网络，获取所述模糊图像中各个区域对应的参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二神经网络包括多级卷积层，所述利用跳级连接的第二神经网络，获取所述模糊图像中各个区域对应的参数，包括：

将第i级卷积层输出的特征图与第j级卷积层输出的特征图融合，得到第一融合特征图；

将所述第一融合特征图输入第n级卷积层，得到所述第n级卷积层输出的特征图；

将第m级卷积层输出的特征图与所述第n级卷积层输出的特征图融合，得到第二融合特征图，其中，1<m<i<j<n，且m，i，j，n均为正整数；

将所述第二融合特征图输入最后一级卷积层，得到所述模糊图像中各个区域对应的参数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述参数对所述特征图进行去模糊处理，得到去模糊结果，包括：

利用第三神经网络结合所述参数对所述特征图进行去模糊处理，得到去模糊结果，其中，所述第三神经网络包括至少一级循环神经网络，每级所述循环神经网络后级联至少一个卷积层。

5.一种图像去模糊的装置，其特征在于，包括：

特征提取模块，用于对模糊图像进行特征提取，得到反映所述模糊图像中各个区域空间关系特征的特征图；

参数确定模块，用于确定所述模糊图像中所述各个区域对应的参数；

去模糊模块，用于根据所述参数对所述特征图进行去模糊处理，得到去模糊结果；

图像重建模块，用于根据所述去模糊结果和所述特征图进行图像重建，得到所述模糊图像对应的清晰图像。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述参数确定模块用于：

利用跳级连接的第二神经网络，获取所述模糊图像中各个区域对应的参数。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第二神经网络包括多级卷积层；

所述参数确定模块包括：

第一融合子模块，用于将第i级卷积层输出的特征图与第j级卷积层输出的特征图融合，得到第一融合特征图；

第一确定子模块，用于将所述第一融合特征图输入第n级卷积层，得到所述第n级卷积层输出的特征图；

第二融合子模块，用于将第m级卷积层输出的特征图与所述第n级卷积层输出的特征图融合，得到第二融合特征图，其中，1<m<i<j<n，且m，i，j，n均为正整数；

第二确定子模块，用于将所述第二融合特征图输入最后一级卷积层，得到所述模糊图像中各个区域对应的参数。

8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述去模糊模块用于：

利用第三神经网络结合所述参数对所述特征图进行去模糊处理，得到去模糊结果，其中，所述第三神经网络包括至少一级循环神经网络，每级所述循环神经网络后级联至少一个卷积层。

9.一种图像去模糊的装置，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行权利要求1至4中任意一项所述的方法。

10.一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至4中任意一项所述的方法。