文档名：基于深度先验的盲图像去模糊算法
摘要：盲图像去模糊旨在模糊核未知的情况下从模糊图像恢复清晰图像,这是一个欠定逆问题,需要引入图像先验信息限定解空间.受到SelfDeblur的启发,本文提出了一种基于深度先验的盲图像去模糊算法,结合深度网络与正则化模型对清晰图像与模糊核联合建模,交替迭代估计清晰图像与模糊核.在图像估计子问题中,模糊核参与RGB三通道损失函数的约束下,利用隐含图像平滑性约束的深度卷积神经网络DIP-Net生成清晰图像;在模糊核估计子问题中,直接求取模糊核正则化约束模型的全局极小解,不同于SelfDeblur的全连接网络使用梯度下降法更新模糊核.本文算法结合深度网络实现正则化方法,与监督学习相比,无需成对的模糊/清晰图像数据集训练网络;与传统模型方法相比,无需通过多级金字塔的方式由粗到细地估计模糊核.在模拟与真实模糊图像上的实验结果表明;本文算法能够快速、准确地估计出清晰图像和模糊核,并能够有效抑制图像复原过程中存在的噪声放大问题.
作者：白勇强 禹晶 李一秾 肖创柏Author：BAIYong-qiang YUJing LIYi-nong XIAOChuang-bai
作者单位：北京工业大学信息学部,北京100124
刊名：电子学报 ISTICEIPKU
Journal：ActaElectronicaSinica
年，卷(期)：2023, 51(4)
分类号：TP391.41
关键词：盲图像去模糊 深度先验 卷积神经网络 正则化 盲解卷积 图像复原
机标分类号：TP391.41TP18TN911.73
在线出版日期：2023年7月6日
基金项目：北京市自然科学基金，北京市教育委员会科技计划基于深度先验的盲图像去模糊算法[
期刊论文] 电子学报--2023, 51(4)白勇强 禹晶 李一秾 肖创柏盲图像去模糊旨在模糊核未知的情况下从模糊图像恢复清晰图像,这是一个欠定逆问题,需要引入图像先验信息限定解空间.受到SelfDeblur的启发,本文提出了一种基于深度先验的盲图像去模糊算法,结合深度网络与正则化模型对清...参考文献和引证文献
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