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Systems and methods for training a non-blind blur removal module

机译:用于训练非盲模糊去除模块的系统和方法

摘要

Methods and systems for training a non-blind blur removal module are disclosed. Defocused test images and defocused test images are received, each of the defocused test images being related to a corresponding one of the defocused test images by a defocused kernel term and a noise term. A controlled deconvolution sub-module and a convolutional neural network are trained together by adjusting a control parameter of a controlled deconvolution function and weights of a convolutional neural network to minimize a cost function that represents a difference between each defocused output image and a corresponding one of the defocused test images.
机译:公开了用于训练非盲模糊去除模块的方法和系统。 接收离焦测试图像和离焦测试图像,每个离焦测试图像与散焦内核术语和噪声术语与相应的一个离焦测试图像相关。 通过调整受控解卷积函数的控制参数和卷积神经网络的权重的控制参数一起培训控制的解卷积子模块和卷积神经网络,以最小化表示每个离焦输出图像和相应的成本函数的成本函数 离焦测试图像。

著录项

  • 公开/公告号DE102021102663A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-09-02

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 GM GLOBAL TECHNOLOGY OPERATIONS LLC;

    申请/专利号DE202110102663

  • 发明设计人 MICHAEL SLUTSKY;

    申请日2021-02-04

  • 分类号G06T5;G06T1/40;G06N3/08;

  • 国家 DE

  • 入库时间 2022-08-24 22:23:43

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