[发明专利]基于压缩与激励机制神经网络的图像去模糊方法有效
| 申请号： | 202010730250.6 | 申请日： | 2020-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN112102177B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 李洽;吴佳琪 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 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： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于压缩与激励机制神经网络的图像去模糊方法，包括以下步骤：获取训练网络所需数据集，所述数据集为多个图像对，每个图像对由模糊图像及其对应的清晰图像组成；构建压缩与激励去模糊网络，所述网络为多尺度网络，每一个尺度的构造相同，包括编码器‑解码器结构以及ConvLSTM层；使用数据集对压缩与激励去模糊网络进行训练；使用训练完成的压缩与激励去模糊网络对模糊图像进行处理。本发明在SRN去模糊网络的基础上对特征处理模块中的残差块进行改进，引入压缩与激励机制，得到了应用于本发明网络的SE残差块，进而构成SEDN去模糊网络，使最终恢复的清晰图像质量上更加优秀。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 压缩 激励机制 神经网络 图像 模糊 方法 | ||
【主权项】：
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