公开(公告)号：CN109118438A

公开(公告)日：2019-01-01

申请号：CN201810701178.7

申请日：2018-06-29

Applicant: 上海航天控制技术研究所

Inventor： 樊志华 ,  逄浩君 ,  陈宗镁 ,  谢长生 ,  李亚成 ,  李乐仁瀚 ,  高常鑫 ,  桑农

IPC: G06T5/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明的一种基于生成式对抗网络的高斯模糊图像复原方法，包括生成对抗网络参数训练学习、生成对抗网络应用于高斯模糊图像复原两个步骤，实现了端到端进行图像复原。生成对抗网络包含生成器和判别器两部分，其中生成器和判别器都主要由卷积网络层组成。其中网络的训练过程为：依据构建的高斯模糊核集合，对清晰图像进行模糊，得到训练用的清晰图像和模糊图像数据对集合，用来训练生成对抗网络。给定单幅高斯模糊图像，输入训练好的模型，即可复原的清晰图像。通过使用生成对抗网络，借鉴卷积神经网络的学习和拟合能力，本发明可进一步用以搭建高斯模糊图像复原系统，获得非常好的高斯模糊图像复原效果，在实际中有着重要的实用价值。