【摘 要】
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日常捕获的图像通常包含多种不必要的模糊,包括对象运动模糊、相机抖动模糊、场景深度变化等。图像去模糊的目标,旨在从模糊的图像中恢复出清晰的图像,这是一个具有挑战性的计算机低层视觉任务,因为问题本身具有高度的病态性。现有的技术在图像去模糊问题上还存在一定局限性,包括对图像的特征信息提取不充分、速度慢、卷积核的局部依赖性、模糊数据集的采集等问题。近几年深度学习得到了快速的发展,基于卷积神经网络（CNN）
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日常捕获的图像通常包含多种不必要的模糊,包括对象运动模糊、相机抖动模糊、场景深度变化等。图像去模糊的目标,旨在从模糊的图像中恢复出清晰的图像,这是一个具有挑战性的计算机低层视觉任务,因为问题本身具有高度的病态性。现有的技术在图像去模糊问题上还存在一定局限性,包括对图像的特征信息提取不充分、速度慢、卷积核的局部依赖性、模糊数据集的采集等问题。近几年深度学习得到了快速的发展,基于卷积神经网络（CNN）的方法也正在图像处理的各个方面得到广泛应用。端到端的数字化的图像处理方法,一方面使得部分图像恢复问题得到了显著的改进,另一方面提升图像处理的速度,以达到实时的处理效果。本文主要创新思路如下:1.提出了一种基于渐进处理策略的快速去模糊网络,它将多个子网络级联,将前一通道的结果输入到后续通道,深层网络对浅层特征加以利用,逐步实现图像恢复。去模糊任务对像素级信息比较敏感,所以重新设计了图像特征提取网络,并通过多种短路连接以获得更快的处理速度,参数量以及层间操作的减少也有助于加快速度,达到实时的测试效果。2.提出了一种基于注意力和多尺度特征提取的图像去模糊网络。由于一幅图像中的不同位置模糊程度不一致,运用大小统一的卷积核不能较好地处理整幅图像,而较大的卷积核又会引入较多的参数。为了更好地平衡二者之间的关系,引入了多尺度特征提取网络;同时,为了获取通道之间的相关性,并选择性地放大有价值的信息,引入了注意力机制模块,并将其拓展到编码-译码之间,帮助图像的恢复。该方法充分使用了不同尺度的特征,包含了浅层和深层的语义特征,能获得更好的去模糊效果。3.提出了基于改进注意力机制的分块层级图像去模糊网络。针对上一章的注意力机制做出改进,将局部注意力特征和全局注意力特征进行融合,增强网络的信息提取能力;其次,将输入的图像进行分块操作,有助于精细和粗糙特征的融合。本章验证了真实的数据集图像,相较于其他方法具有较好的视觉效果和较高的评价指标。总的来说,本文提出的单一图像模型在多个数据集上分别进行了测试,并与现有的基于卷积神经网络的模型进行了比较,表明本文所提出的单图像去模糊模型能较好地恢复模糊图像,产生了更高的峰值信噪比且边缘更加清晰,同时人眼的视觉效果也更好。
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