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一种基于多任务CNN的图像去模糊方法

摘要

本发明公开一种基于多任务CNN的图像去模糊方法,包括以下步骤:(1)获取总训练集、测试集、预处理;(2)对图像进行多尺度缩放及参数设置;(3)基于多任务卷积神经网络去模糊;多任务卷积神经网络包括三个尺度,每个尺度分为图像去模糊模块、图像细节恢复模块和特征融合模块;图像去模糊模块包含图像编码块E和图像解码块D,图像编码块E提取图像特征并进行编码,然后经过图像解码块D得到去模糊图像;图像细节恢复模块只包含具有残差结构的卷积特征提取层,网络特征图大小与输入大小保持相同,只进行模糊图像高阶特征的提取和融合,为最终的图像恢复过程提供高频信息;特征融合模块包含一个图像合并模块和一个卷积层。

著录项

  • 公开/公告号CN110782399A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-02-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 天津大学;

    申请/专利号CN201910780508.0

  • 发明设计人 杨爱萍;张兵;杨炳旺;何宇清;

    申请日2019-08-22

  • 分类号

  • 代理机构天津市北洋有限责任专利代理事务所;

  • 代理人刘子文

  • 地址 300072 天津市南开区卫津路92号

  • 入库时间 2023-12-17 06:51:40

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-03-06

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T5/00 申请日:20190822

    实质审查的生效

  • 2020-02-11

    公开

    公开

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