圖像去模糊是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。在現(xiàn)實(shí)生活中模糊圖像模糊核基本都是未知的,充分挖掘和利用圖像先驗(yàn)知識(shí)成為解決盲去模糊的關(guān)鍵,現(xiàn)有的盲去模糊方法大都基于正則化或假設(shè)去估計(jì)未知模糊核。但由此會(huì)帶來(lái)昂貴的計(jì)算成本、產(chǎn)生棋盤偽影現(xiàn)象、缺乏良好模型泛化能力、圖像細(xì)節(jié)和紋理信息恢復(fù)不佳等多個(gè)問(wèn)題�；跅l件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò),提出了圖像盲去模糊的方法解決了上述問(wèn)題,并在移動(dòng)端實(shí)現(xiàn),主要工作概況如下。（1）針對(duì)現(xiàn)有圖像盲去模糊模型存在的問(wèn)題,本文采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為生成器和鑒別器網(wǎng)絡(luò)基本架構(gòu),通過(guò)兩者對(duì)抗學(xué)習(xí)解決了大量計(jì)算成本問(wèn)題,使用上采樣與卷積相結(jié)合避免了生成圖像的棋盤偽影現(xiàn)象,采用實(shí)例正則化尋找兩張圖像像素之間的差異,能極大程度上恢復(fù)模糊圖像中細(xì)節(jié)和紋理信息。整個(gè)模型使用Go-Pro數(shù)據(jù)集,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明在評(píng)價(jià)指標(biāo)峰值信噪比、結(jié)構(gòu)相似度測(cè)量和運(yùn)行時(shí)間三個(gè)方面綜合優(yōu)于現(xiàn)有方法,并能夠使街景圖像恢復(fù)清晰。（2）針對(duì)模型移植問(wèn)題,本文將預(yù)訓(xùn)練模型固化到移動(dòng)端解決了客戶端-服務(wù)器模式浪費(fèi)流量和網(wǎng)絡(luò)連接帶來(lái)的問(wèn)題。最終效果表明能很好處理移動(dòng)端拍攝的模糊圖像。 

【文章來(lái)源】：云南大學(xué)云南省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１去模糊圖片示例??圖像去模糊有著廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景

從公式２．６可以得出暗通道圖像的生成過(guò)程，首先從ＲＧＢ三個(gè)顏色通??道中選擇最小的顏色通道圖像，然后在以５〇ｃ）為區(qū)域的窗口大小通過(guò)最小濾波的??方式得到所需暗通道圖像，如圖２－１所示。??在彩色圖像中，所謂的暗通道是指從三個(gè)通道中亮度最低的那個(gè)像素。這個(gè)像??素是來(lái)自于ＲＧＢ這三個(gè)通道。而與彩色圖像不同的是，當(dāng)在上式中輸入／〇；）是灰??色圖像時(shí)，暗通道僅僅來(lái)自于一個(gè)通道中亮度最低的那個(gè)像素，表示為。??（２＿７）??１０??

充圖像的邊界需要滿足質(zhì)數(shù)，這里的質(zhì)數(shù)需要滿足ＡＪ＋ｍ－１，其中《和ｍ分別表示??輸入圖像的寬度和模糊核的個(gè)數(shù)，填充圖像的高度也是類似的。因此快速傅立葉變??換（ｆａｓｔ?ｆｏｕｒｉｅｒ?ｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ＦＦＴ）算法１１６娥能快速計(jì)算圖像的尺寸，處理后效果如圖２－??２所示。??２．２空間變化去模糊??與空間不變?nèi)ツ：啾�，空間變化去模糊采用非均勻模糊。現(xiàn)有的盲反卷積研??１２??


本文編號(hào)：2978300