基于多尺度编解码网络的道路交通模糊图像盲复原

摘要：

提出一种多尺度编解码深度卷积神经网络结构,使用生成对抗的思想对模糊图像直接进行盲复原.首先,设计一种优化多尺度残差块应用在编解码器内部,在减少参数量的同时提高了网络非线性表达能力;其次,分别计算多尺度网络每层对应的L2损失,确保逐级去模糊后的图像更加接近真实图像;最后,在GoPro数据集和真实道路交通模糊图像上进行仿真,结果表明,所提方法能够得到清晰度更高的复原结果.

关键词：道路交通;生成对抗;编解码器;图像复原

所属期刊栏目：54

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;河南大学重点科研资助项目

在线出版日期：2022-02-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：8-15