检索结果-南通市图书馆

基于多尺度密集连接和U-Net改进的动态场景去模糊算法

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光电子．激光 2023年第9期34卷 904-914页

作者：刘光辉杨琦孟月波西安建筑科技大学信息与控制工程学院陕西西安710055

针对现有去运动模糊网络在图像恢复过程中出现的纹理细节丢失、无法抑制噪声、产生振铃伪影等问题,提出一种基于多尺度密集连接和U-Net改进的动态场景去模糊算法。首先,借助U-Net网络中空洞卷积下采样有效扩大感受野,在不增加参数量的... 详细信息

针对现有去运动模糊网络在图像恢复过程中出现的纹理细节丢失、无法抑制噪声、产生振铃伪影等问题,提出一种基于多尺度密集连接和U-Net改进的动态场景去模糊算法。首先,借助U-Net网络中空洞卷积下采样有效扩大感受野,在不增加参数量的情况下避免图片产生不可逆损伤,并利用亚像素卷积在上采样过程中以小的卷积核获得清晰的图像细节,降低运算复杂度;其次,设计多尺度密集特征提取模块(multi-scale dense feature extraction,MDFE),通过密集连接的卷积层加强深层次特征提取和复用,运用空间金字塔池化(spatial pyramid pooling,SPP)分支引导多尺度特征的传递和融合,促进图像细节纹理的有效保留;最后,采用ConvLSTM双向连通结构(bidirectional convolution LSTM unit,BCLU)以非线性方式从编码路径补偿简单级联流失的上下文特征,推动深度特征跨阶段相互作用,弱化边缘伪影和噪声干扰。与现有先进方法对比,验证了本文所提算法在性能上的优势。

关键词：振铃伪影密集连接去模糊空洞卷积亚像素卷积

基于结构重参数化的太阳斑点图像弱监督去模糊方法

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计算机应用研究 2023年第4期40卷 1250-1255页

作者：邓林浩蒋慕蓉杨磊谌俊毅金亚辉云南大学信息学院昆明650500 中国科学院云南天文台昆明650216

针对云南天文台拍摄的模糊太阳斑点图像使用有监督学习模型进行重建时容易产生伪像、训练时间长、重建结果过分依赖参考图像等问题,提出一种基于结构重参数化与多分支模块相结合的弱监督去模糊方法重建太阳斑点图。首先,结合单尺度与多... 详细信息

针对云南天文台拍摄的模糊太阳斑点图像使用有监督学习模型进行重建时容易产生伪像、训练时间长、重建结果过分依赖参考图像等问题,提出一种基于结构重参数化与多分支模块相结合的弱监督去模糊方法重建太阳斑点图。首先,结合单尺度与多尺度网络设计去模糊模型,在模型中构造多分支模块提取不同尺度的特征,增强细节信息,减少伪像生成;其次,对每个分支结构进行重参数化,使得结构参数的重用贯穿整个特征提取过程,节省计算时间;之后,将去模糊模型分别嵌入退化学习与逆退化学习的弱监督训练中,先对模糊图像进行等级划分,利用退化模型分别学习不同等级的退化,构成对应等级的配对数据集,再使用去模糊模型对数据集进行逆退化,实现太阳斑点图的重建。实验结果表明,该方法与现有深度学习去模糊方法相比,模型训练效率更高,对参考图像的依赖较小,能够满足太阳斑点图像高分辨率重建要求。

关键词：弱监督太阳斑点去模糊重参数化轻量网络

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人脸图像去模糊和三维重建的联合优化方法

计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：徐崇润刘利刚中国科学技术大学数学科学学院

为了解决在模糊人脸图像的去模糊任务和人脸三维重建任务存在的信息缺失导致的效果不佳的问题，提出一种对模糊人脸图像去模糊和三维重建任务进行联合优化的方法. 所提出的方法为，输入一幅模糊人脸图像，交替重复执行以下步骤: 对... 详细信息

为了解决在模糊人脸图像的去模糊任务和人脸三维重建任务存在的信息缺失导致的效果不佳的问题，提出一种对模糊人脸图像去模糊和三维重建任务进行联合优化的方法. 所提出的方法为，输入一幅模糊人脸图像，交替重复执行以下步骤: 对人脸图像进行三维重建，生成三维人脸模型; 对人脸图像使用Res-UNet进行去模糊，并以三维重建所得信息作为辅助输入，以及原始模糊图像作为矫正输入，生成消除模糊的图像; 重复三次后终止. 实验使用来自AFLW数据集的清晰人脸图像和Giacomo Boracchi采集的模糊核合成约20 000幅模糊人脸图像作为数据集，分别以去模糊图像和人脸三维模型再渲染的图像对输入图像各计算峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio， PSNR)和结构相似度(structural similarity， SSIM)衡量去模糊和三维重建任务效果. 经过对比实验，在测试集上，在去模糊任务上相比现有方法3DFaceDeblur，平均PSNR从27.38 dB提升到29.23 dB，平均SSIM从0.833提升到0.855; 在三维重建任务上相比现有方法Deep3DFace，平均PSNR从22.78 dB提升到27.16 dB，平均SSIM从0.848提升到0.918.

关键词：深度学习人脸图像去模糊三维重建联合优化

抽样切分卷积实现跨尺度特征融合及内镜图像去模糊

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计算机应用研究 2023年第4期40卷 1233-1238页

作者：严靖易李小霞秦佳敏文黎明周颖玥西南科技大学信息与工程学院四川绵阳621010 特殊环境机器人技术四川省重点实验室四川绵阳621010 四川绵阳四〇四医院四川绵阳621010

针对内镜图像去模糊过程中语义信息难以提取和细节纹理重建困难的问题,设计了一种新的抽样切分卷积,并将其应用于跨尺度特征融合过程中:通过等间隔抽样将大尺度特征无损切分成小尺度特征块,再与小尺度特征进行卷积融合。过程中大尺度特... 详细信息

针对内镜图像去模糊过程中语义信息难以提取和细节纹理重建困难的问题,设计了一种新的抽样切分卷积,并将其应用于跨尺度特征融合过程中:通过等间隔抽样将大尺度特征无损切分成小尺度特征块,再与小尺度特征进行卷积融合。过程中大尺度特征的所有值都参与了特征融合,避免了细节信息的丢失;未对小尺度特征进行插值,避免了语义信息的模糊。为进一步实现特征互补,设计了特征交互融合模块,先用语义特征激活细节特征,再将两者融合。针对内镜图像亮通道、中间通道和暗通道的特征差异性设计了梯度重建和频域重建损失函数,提升了重建图像的锐度。在EAD和Kvasir-SEG数据集上,该算法的PSNR分别达到32.88 dB和33.01 dB,SSIM分别达到0.972和0.973。实验结果表明,该算法的性能优于主流去模糊算法,视觉上重建图像的纹理更清晰,且未产生伪影。

关键词：内镜图像重建抽样切分卷积去模糊跨尺度特征融合损失函数

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图像组转置训练及非凸约束的去噪去模糊算法

模式识别与人工智能 2019年第10期32卷 917-926页

作者：杨平赵燕伟郑建炜王万良浙江工业大学计算机科学与技术学院

针对稀疏表示模型的过完备字典集训练过程中图像块采样不充分问题,提出图像组转置训练及非凸约束的去噪去模糊算法.采用组间方差约束的图像块搜索策略,并根据自适应软阈值对筛选的字典集进行转置学习.在重构过程中采用l p(0 详细信息

针对稀疏表示模型的过完备字典集训练过程中图像块采样不充分问题,提出图像组转置训练及非凸约束的去噪去模糊算法.采用组间方差约束的图像块搜索策略,并根据自适应软阈值对筛选的字典集进行转置学习.在重构过程中采用l p(0去模糊效果较优.

关键词：去噪去模糊转置学习字典学习非凸优化 Bregman拆分迭代

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水下图像基于GAN去模糊的增强技术

海洋科学进展 2022年第2期40卷 342-350页

作者：王宏妫史先鹏国家深海基地管理中心山东青岛266237 杭州电子科技大学自动化学院浙江杭州310018

由于水下环境具有不稳定性,水下图像可能会出现偏色、对比度低以及运动模糊等退化现象。针对这些问题,本文提出了适用于水下图像的增强算法,其实现需要依次经过颜色恢复和去模糊这2个阶段。在第一阶段中,本文增强算法先利用高斯滤波和... 详细信息

由于水下环境具有不稳定性,水下图像可能会出现偏色、对比度低以及运动模糊等退化现象。针对这些问题,本文提出了适用于水下图像的增强算法,其实现需要依次经过颜色恢复和去模糊这2个阶段。在第一阶段中,本文增强算法先利用高斯滤波和均值漂移对图像进行锐化;然后,通过对比图像各颜色通道的均值得到补偿值对图像颜色进行校正;最后通过线性拉伸来调整图像的对比度。在第二阶段中,采用带有残差思想的生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN),利用9个连续的残差网络能够很好地提取图像中的特征,可起到消除模糊和增强图像特征的作用。利用本文算法处理水下图像时,发现本文方法不仅能去除图像模糊,而且能消除图像的色偏现象且不携带红色伪影。同时,通过对比水下图像质量度量(Underwater Image Quality Measures,UIQM)和水下彩色图像质量评估(Underwater Color Image Quality Evaluation,UCIQE)这2项指标发现,本文算法有较好的图像处理效果。

关键词：水下图像颜色恢复生成对抗网络(GAN) 去模糊

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基于WGAN图片去模糊的绝缘子目标检测

电力自动化设备 2020年第5期40卷 188-194页

作者：王德文李业东华北电力大学控制与计算机工程学院河北保定071003 复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心河北保定071003

针对不可抗力因素造成无人机航拍绝缘子图片模糊、绝缘子目标检测率较低的问题,提出了一种基于Wasserstein距离优化的生成式对抗网络(WGAN)图片去模糊的绝缘子目标检测方法。首先在WGAN训练过程中引入残差网络,使得生成的绝缘子图片更... 详细信息

针对不可抗力因素造成无人机航拍绝缘子图片模糊、绝缘子目标检测率较低的问题,提出了一种基于Wasserstein距离优化的生成式对抗网络(WGAN)图片去模糊的绝缘子目标检测方法。首先在WGAN训练过程中引入残差网络,使得生成的绝缘子图片更加清晰;其次在损失函数中引入Wasserstein距离以保证训练过程的稳定性;最后通过优化模型的训练过程,使得生成的绝缘子图片细节还原度更高。绝缘子图片去模糊化实验结果表明,所提方法在结构相似性与峰值信噪比等评价指标上均高于基于卷积神经网络与深度多尺度卷积神经网络等图像去模糊算法。另外,将利用所提方法生成的绝缘子图片与模糊绝缘子图片划分为3组,采用改进的基于区域建议的卷积神经网络目标检测算法分别进行目标检测实验,精确度均值分别提高了5.77%、6.73%与5.98%,有效提高了绝缘子的目标检测率。

关键词：绝缘子目标检测 Wasserstein距离优化的生成式对抗网络去模糊残差网络

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自然图像去模糊方法研究

自然图像去模糊方法研究

作者：张宇帆华东师范大学

学位级别：硕士

图像去模糊是计算机视觉领域的一个经典问题,对计算机视觉技术的发展有着重要的研究意义,作为高级别计算机视觉任务的前置也有重大的实际价值。本文主要针对现有去模糊方法(包括传统方法和深度学习的方法)中所存在的问题展开研究。在传... 详细信息

图像去模糊是计算机视觉领域的一个经典问题,对计算机视觉技术的发展有着重要的研究意义,作为高级别计算机视觉任务的前置也有重大的实际价值。本文主要针对现有去模糊方法(包括传统方法和深度学习的方法)中所存在的问题展开研究。在传统的去模糊方法中,模糊图像通常由清晰图像和模糊核的卷积来建模,因此该问题可以分解为模糊核估计和反卷积复原清晰图像两步。目前已有的针对模糊核估计的算法大都存在一个特定的适用场景。它们对于满足条件的图片能有较好的效果,而对于特殊场景下的图片效果通常不理想。例如传统的L稀疏约束,是基于自然图像中梯度稀疏这一特点,但对非稀疏的梯度效果较差。针对这一问题,本文提出基于L-αL约束项的模糊核估计方法,将非梯度稀疏区域的情况加入模型,使模型对各种复杂情况均有较好的处理能力。L范数容易产生块状伪影,本文从理论上阐释了这种情况产生的原因,是由于其着重描述稀疏梯度。通过对图像的统计分析,本文说明了将非稀疏梯度纳入模型的必要性,并因此提出含固定权重的约束模型。在已知模糊核,恢复清晰图像的过程中,采用了迭代优化的策略,并从数学上给出快速求解的算法,并对算法设计进行了讨论。与其他传统的去模糊方法的对比中可以看出本文提出的方法具有领先的去模糊效果。传统去模糊方法不依赖训练数据,因此泛化性能较好。但是由于其推理阶段需要多次迭代优化,因此效率较低。近年来,基于深度学习的去模糊方法得到了快速发展,但是现有方法因为模型设计等原因,对图像中细节信息的恢复能力有限。为此,本文提出基于两步法的多尺度网络来快速重建图像中的细节信息。具体来讲,本文提出双层U-Net结构的网络,通过深度监督以及跳连接等操作,促使内层U-Net学习粗糙的初步结果,外层U-Net学习精细结构,从而实现由粗到细、由易到难的学习过程。本文还通过大量实验分析来证明所提出算法的有效性,与现有方法相比,本文提出的两步法多尺度网络在重建精度以及重建速度上均有优势,达到设计该算法的目的。

关键词：图像复原去模糊模糊核估计非盲反卷积卷积神经网络多尺度

组合时延估计及人工时延方法用于脉冲相干多普勒测速去模糊

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声学学报 2018年第4期43卷 582-591页

作者：周奇特李朝晖北京大学电子学系

提出了一种改进的脉冲相干多普勒测速的速度模糊消除方法,将待测速度空间以两倍最大可测速度的间隔划分为一系列速度区间,使得对任意速度的测量转化为对速度区间的确定和区间内速度偏移量的测量,通过＂相关-相位＂组合法进行精确时延估... 详细信息

提出了一种改进的脉冲相干多普勒测速的速度模糊消除方法,将待测速度空间以两倍最大可测速度的间隔划分为一系列速度区间,使得对任意速度的测量转化为对速度区间的确定和区间内速度偏移量的测量,通过＂相关-相位＂组合法进行精确时延估计,实现无模糊速度测量;提出＂人工时延＂的方法,消除在速度区间边界值附近可能存在的速度跳变;与传统的速度解模糊方法相比,该方法仅需要对多次人工时延的方案进行计算,无需多次测量,且理论上不受流速范围的限制;通过仿真和实验对该方法的有效性进行了验证。

关键词：时延估计多普勒测速去模糊人工相干脉冲速度空间速度测量