基于广度残差与像素点注意力的图像去模糊模型

作     者：况发 熊邦书 欧巧凤 余磊 KUANG Fa;XIONG Bangshu;OU Qiaofeng;YU Lei

作者机构：南昌航空大学图像处理与模式识别江西省重点实验室江西南昌330063 

出 版 物：《应用科学学报》 (Journal of Applied Sciences)

年 卷 期：2022年第40卷第6期

页      面：996-1005页

学科分类：08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 

基　　金：国家自然科学基金(No.61866027,No.62162044) 江西省自然科学基金(No.20202BAB202016) 江西省重点研发计划(No.20212BBE53017) 南昌航空大学研究生创新专项基金(No.YC2020031)资助。 

主　　题：图像去模糊 编解码网络 像素点注意力 广度残差 

摘      要：针对现有方法难以快速从模糊图像中恢复高质量清晰图像的问题,提出了基于广度残差与像素点注意力的图像去模糊模型。该模型以编解码网络为基础,采用广度卷积与多阶残差方法,构建广度残差模块,提高了模型处理速度;同时,采用局部平均与矩阵叉乘,构建像素点注意力模块,增强了模型去模糊质量。在GOPRO数据集上进行的实验结果表明,在模型大小仅为22.24 MB情况下,结构相似度为0.9223,峰值信噪比为31.74 dB,平均运行时间为0.37 s。所提出方法与尺度循环网络方法相比,其峰值信噪比提高了4%,并且性能优于现有其他去模糊方法。