强边缘提取网络用于非均匀运动模糊图像盲复原

摘要：

基于深度学习的非均匀运动图像去模糊方法已经获得了较好的效果.然而,现有的方法通常存在对边缘恢复不清晰的问题.因此,本文提出一种强边缘提取网络(Strong-edge extraction network,SEEN),用于提取非均匀运动模糊图像的强边缘以提高图像边缘复原质量.设计的强边缘提取网络由两个子网络SEEN-1和SEEN-2组成,SEEN-1实现双边滤波器的功能,用于提取滤除了细节信息后的图像边缘.SEEN-2实现L0平滑滤波器的功能,用于提取模糊图像的强边缘.本文还将对应网络层提取的强边缘特征图与模糊特征图叠加,进一步利用强边缘特征.最后,本文在GoPro数据集上进行了验证实验,结果表明:本文提出的网络可以较好地提取非均匀运动模糊图像的强边缘,复原图像在客观和主观上都可以达到较好的效果.

关键词：强边缘提取;梯度特征;卷积神经网络;非均匀运动模糊图像;模糊图像盲复原

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资助基金：国家科技惠民计划项目;广西科学研究;技术开发计划项目

在线出版日期：2021-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共17页

页码：2637-2653