[发明专利]基于分块多尺度卷积神经网络的图像去模糊算法有效
| 申请号： | 202110082948.6 | 申请日： | 2021-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN112801901B | 公开（公告）日： | 2023-08-18 |
| 发明（设计）人： | 白慧慧;魏喆 | 申请（专利权）人： | 北京交通大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京市商泰律师事务所 11255 | 代理人： | 邹芳德 |
| 地址： | 100044 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于分块多尺度卷积神经网络的图像去模糊算法，属于图像处理技术领域，包括将预处理后的图像作为训练数据；生成器的网络架构包括编码器和解码器两个部分；编码器生成特征编码；解码器重构输出图片，最终生成去模糊后的图片，通过对最终的去模糊图片与原始图像进行误差处理，获得最终优化的去模糊图像。本发明提升了网络模型的去模糊能力；结合通道注意力机制,使得网络在训练过程中可以关注到更加有用的信息而忽略不重要的信息；结合空间注意力机制，使网络学习到全局特征之间的依赖关系，捕捉到图片信息中更需要被关注的区域；降低了模型的参数量，提升了训练速度和图像重建速度均；提高了去模糊的质量。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分块 尺度 卷积 神经网络 图像 模糊 算法 | ||
【主权项】：
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