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针对目前图像去运动模糊过程中的模糊核估计过程复杂、图像复原质量低等问题,提出一种基于生成对抗网络的去运动模糊算法。算法建立在基本生成对抗网络上,采用残差可分离卷积模块提取特征,去除批量规范化层,并添加全局平均池化,优化了网络。实验结果表明,所提算法能有效地去除真实场景下运动模糊图像中存在的运动模糊,对比当前最新去运动模糊模型,所提模型在模型缩小了4.7倍的同时,测试阶段的峰值信噪比指标也有所提升。