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基于多尺度循环网络的运动模糊图像复原方法
1
作者
张甜
卢振坤
+1 位作者
纪佳奇
刘胜
《现代计算机》
2023年第10期1-8,共8页
针对目前图像去模糊恢复细节不好、泛化性能不高的问题,提出了一种基于多尺度循环网络的运动模糊图像复原算法,在编码端将多尺度特征融合模块和残差密集连接模块融合,引入多尺度残差密集型连接模块。同时引入一种注意力机制并将融合了...
针对目前图像去模糊恢复细节不好、泛化性能不高的问题,提出了一种基于多尺度循环网络的运动模糊图像复原算法,在编码端将多尺度特征融合模块和残差密集连接模块融合,引入多尺度残差密集型连接模块。同时引入一种注意力机制并将融合了注意力机制的多尺度残差密集连接模块作为网络的基本结构。实验结果表明,与生成对抗网络相比,在GOPRO数据集的PSNR和SSIM最大分别提升了4.13 dB和0.0254 dB,和近年来效果最明显的SRN相比,Kohler数据集上的PSNR和SSIM分别提升了0.31 dB和0.0179 dB,具有更好的泛化性能。
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关键词
多尺度特征融合
模块
残差密集型连接模块
注意力机制
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职称材料
题名
基于多尺度循环网络的运动模糊图像复原方法
1
作者
张甜
卢振坤
纪佳奇
刘胜
机构
广西民族大学电子信息学院
广西高校智慧无人系统与智能装备重点实验室
出处
《现代计算机》
2023年第10期1-8,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61561008)
广西自然科学基金(2018GXNSFAA294019)。
文摘
针对目前图像去模糊恢复细节不好、泛化性能不高的问题,提出了一种基于多尺度循环网络的运动模糊图像复原算法,在编码端将多尺度特征融合模块和残差密集连接模块融合,引入多尺度残差密集型连接模块。同时引入一种注意力机制并将融合了注意力机制的多尺度残差密集连接模块作为网络的基本结构。实验结果表明,与生成对抗网络相比,在GOPRO数据集的PSNR和SSIM最大分别提升了4.13 dB和0.0254 dB,和近年来效果最明显的SRN相比,Kohler数据集上的PSNR和SSIM分别提升了0.31 dB和0.0179 dB,具有更好的泛化性能。
关键词
多尺度特征融合
模块
残差密集型连接模块
注意力机制
Keywords
multi-scale feature fusion module
residual dense connection module
attention mechanism
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多尺度循环网络的运动模糊图像复原方法
张甜
卢振坤
纪佳奇
刘胜
《现代计算机》
2023
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