[发明专利]一种多尺度和多特征融合的特征金字塔网络盲复原方法在审
| 申请号： | 202011330150.0 | 申请日： | 2020-11-24 |
| 公开（公告）号： | CN112509001A | 公开（公告）日： | 2021-03-16 |
| 发明（设计）人： | 吴兰;范晋卿 | 申请（专利权）人： | 河南工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/246 | 分类号： | G06T7/246;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 郑州优盾知识产权代理有限公司 41125 | 代理人： | 张真真 |
| 地址： | 450001 河南省郑*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种多尺度和多特征融合的特征金字塔网络盲复原方法，用于解决现有复原方法的复原性能差、鲁棒性差的技术问题。其步骤为：首先，从数据集中获取N组清晰图像和模糊图像；其次，构建特征金字塔网络和双尺度判别器网络的生成对抗网络模型；然后利用N组清晰图像和模糊图像对特征金字塔网络和判别器网络进行交替训练，达到平衡点后得到最终生成对抗网络模型；最后，将待处理的模糊图像输入最终生成对抗网络模型中，输出清晰图像。本发明通过将特征金字塔网络与双尺度判别器相结合，提升训练速度的同时还极大避免了细节信息的丢失，最后引入多尺度结构相似性损失函数进一步约束图像生成，实现复杂模糊图像稳定且高质量的复原。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 尺度 特征 融合 金字塔 网络 复原 方法 | ||
【主权项】：
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