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一种基于复杂任务分解正则化的图像复原模型、方法及设备

摘要

本申请实施例提供一种基于复杂任务分解正则化的图像复原模型、方法及设备,包括特征提取与去噪子网、去模糊子网和图像重建子网;特征提取与去噪子网包括卷积神经网络、深度卷积神经网络和降噪网络;卷积神经网络用于对原始模糊图像进行特征提取,获取第一特征图;深度卷积神经网络用于对原始模糊图像进行特征提取进,获取第二特征图;降噪网络用于根据第一特征图和第二特征图重建模糊图像特征图;去模糊子网用于去除模糊图像特征图中的湍流模糊获得第三特征图;图像重建子网用于根据第三特征图进行图像重建并输出重建后的清晰图像;通过对任务进行分解,降低了问题的复杂度,网络泛化能力增强,减少了过拟合问题,提高了图像复原效果。

著录项

  • 公开/公告号CN111369451A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-07-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西华大学;

    申请/专利号CN202010112555.0

  • 发明设计人 谢春芝;高志升;

    申请日2020-02-24

  • 分类号

  • 代理机构成都睿道专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人潘育敏

  • 地址 610037 四川省成都市金牛区土桥金周路999号

  • 入库时间 2023-12-17 10:20:40

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-07-28

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T5/00 申请日:20200224

    实质审查的生效

  • 2020-07-03

    公开

    公开

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