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基于深度学习的方法在去模糊领域已经取得了很大的进展,但目前的CNN结构通常会对特征图进行下采样,导致图像特征在网络学习过程丢失.针对这些问题,本文设计了一种基于高分辨率特征保持的图像去模糊网络,与现有的串行连接由高-低分辨率图像特征图不同,所设计网络并行连接由高至低各分辨率特征子网络,而无需经过由低分辨率到高分辨率的重建过程来恢复高分辨率信息,可以在整个去模糊过程中较好地保持图像的高分辨率信息不丢失.另外,本文通过交叉连接各并行子网络来融合不同分辨率特征图,从而使得网络可以自适应选择模糊特征来复原图