一种基于深度神经网络的图像非均匀运动模糊去除方法

摘要

一种基于深度神经网络的图像非均匀运动模糊去除方法，包括深度神经网络参数训练、深度网络应用于图像实现运动模糊估计和去除两大步骤。深度网络结构由卷积网络层和前向网络层构成，该网络模型训练过程为：用自然图像生成模糊图像块和模糊核对，用上述数据训练深度神经网络模型参数。给定一幅运动模糊图像，将图像分解为带重叠区域的图像块集，将每个图像块输入深度神经网络输出图像块对应的运动模糊核概率分布，进一步通过优化马尔可夫随机场模型获得图像逐点不同的运动模糊核。最后，基于上述估计的运动模糊核，通过解卷积算法获得去模糊图像。由于深度神经网络的强学习能力，本发明可以精确的估计图像非均匀运动模糊，进一步获得清晰图像。