[发明专利]一种基于深度卷积网络的模糊可变图像盲复原方法有效
| 申请号： | 201810234360.6 | 申请日： | 2018-03-21 |
| 公开（公告）号： | CN108537746B | 公开（公告）日： | 2021-09-21 |
| 发明（设计）人： | 沃焱;伍楚丹;韩国强 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 李斌 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 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多种可变模糊，提高了算法的精度和速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 网络 模糊 可变 图像 复原 方法 | ||
【主权项】：
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