基于多尺度优化和动态特征融合的图像去模糊研究
文献类型：期刊论文
| 作者 | 万园园; 宋卓达; 陈小林; 朱鑫鑫 |
| 刊名 | 红外
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| 出版日期 | 2023-04-25 |
| 卷号 | 44期号:04页码:33-41 |
| 英文摘要 | 目前采用U-Net结构的去模糊算法存在细节损失、图像质量欠佳等问题，因此对U-Net进行改进，提出一种基于多尺度优化和动态特征融合的图像去模糊方法。首先针对细节损失，提出一种精简且有效的多尺度残差注意力模块(Multi-Scale Residual Module, MSRM),通过增加特征尺度多样性来提取更精细的图像特征。此外，为了将更有利的特征传递到解码部分，在跳跃连接处设计动态特征融合模块(Dynamic Feature Fusion Module, DFFM),采用注意力加权的方式选择性融合不同阶段的编码特征。该算法采用多尺度内容损失和多尺度高频信息损失进行约束训练。在GoPro和RealBlur数据集上的实验结果表明，这种方法能有效改善图像质量，复原更丰富的细节信息。与现有去模糊算法相比，本文算法在主观视觉和客观评价等方面均具有一定优势。 |
| 源URL | [http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/68466]  |
| 专题 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 |
| 作者单位 | 1.中国人民解放军63618部队 2.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 万园园,宋卓达,陈小林,等. 基于多尺度优化和动态特征融合的图像去模糊研究[J]. 红外,2023,44(04):33-41. |
| APA | 万园园,宋卓达,陈小林,&朱鑫鑫.(2023).基于多尺度优化和动态特征融合的图像去模糊研究.红外,44(04),33-41. |
| MLA | 万园园,et al."基于多尺度优化和动态特征融合的图像去模糊研究".红外 44.04(2023):33-41. |
入库方式： OAI收割
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