【摘要】：針對基于深度學習的圖像去模糊方法無法有效地保留高頻紋理信息,易產(chǎn)生振鈴效應,且時間復雜度較高的問題,提出基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)的圖像去模糊方法.該方法設計了一種高頻信號保持且可快速去模糊的快速CNN模型(FCNN).在此基礎上,首先對高頻圖像進行傅里葉域上的預處理,通過實施傅里葉域去模糊的預處理得到一個初始的清晰圖像;然后將該初始圖像小塊作為輸入,相應的真實清晰圖像小塊作為標簽訓練FCNN,得到從模糊圖像到潛在清晰圖像的映射函數(shù),實現(xiàn)基于該訓練網(wǎng)絡的去模糊.定性和定量實驗結果表明,文中方法利用CNN參數(shù)共享的特點,減少了網(wǎng)絡訓練過程中大量的學習參數(shù);相對前人基于深度學習的去模糊方法,該方法對模糊圖像在保持圖像紋理細節(jié)恢復的同時使計算復雜度得到顯著降低.
[Abstract]:In order to solve the problem that the image deblurring method based on depth learning can not effectively retain the high frequency texture information, it is easy to produce ringing effect, and the time complexity is high, an image deblurring method based on convolution neural network (CNN) is proposed. In this method, a fast CNN model (FCNN). With high frequency signal preservation and fast deblurring is designed. On this basis, the high frequency image is preprocessed in Fourier domain, and an initial clear image is obtained by deblurring the Fourier domain. Then the initial image block is used as the input, and the corresponding real clear image block is used as the label to train the FCNN, to get the mapping function from the blurred image to the potentially clear image, and the deblurring based on the training network is realized. The qualitative and quantitative experimental results show that the method in this paper makes use of the characteristics of CNN parameter sharing to reduce a large number of learning parameters in the process of network training. Compared with the previous deblurring methods based on depth learning, this method can significantly reduce the computational complexity of blurred images while maintaining the restoration of image texture details.
【作者單位】： 安徽大學媒體計算研究所;安徽大學計算智能與信號處理教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(61301295) 安徽省科技攻關計劃(1604d0802004) 安徽省自然科學基金(1408085MF113,1608085QF129)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2477034