公开(公告)号：CN112132757B

公开(公告)日：2022-08-16

申请号：CN202010406323.6

申请日：2020-05-14

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 侯舒娟 ,  朱文萍 ,  李海 ,  张钦 ,  宋政育 ,  武毅

IPC: G06T5/00 ,  G06V10/764 ,  G06K9/62 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的通用图像复原方法，该方法不需要失真类型的先验信息，自动判别失真类型(噪声、低分辨率以及缺失等)和失真程度，然后进行相应的复原处理，适用于存在未知混合失真图像的复原；本发明依据失真检测模块识别出图像待处理的失真类型及其失真程度，克服了现有方法假定失真情况已知的缺点；本发明的通用图像复原网络可以处理多种失真类型，本发明的通用图像复原网络具有可扩展性，且随着技术的发展，针对各类失真的复原子模块可更新，现有的几种针对混合失真的网络，有的是可扩展性差，有的是性能差，且这些方法都假定失真类型和失真程度已知。

公开(公告)号：CN112132757A

公开(公告)日：2020-12-25

申请号：CN202010406323.6

申请日：2020-05-14

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 侯舒娟 ,  朱文萍 ,  李海 ,  张钦 ,  宋政育 ,  武毅

IPC: G06T5/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的通用图像复原方法，该方法不需要失真类型的先验信息，自动判别失真类型(噪声、低分辨率以及缺失等)和失真程度，然后进行相应的复原处理，适用于存在未知混合失真图像的复原；本发明依据失真检测模块识别出图像待处理的失真类型及其失真程度，克服了现有方法假定失真情况已知的缺点；本发明的通用图像复原网络可以处理多种失真类型，本发明的通用图像复原网络具有可扩展性，且随着技术的发展，针对各类失真的复原子模块可更新，现有的几种针对混合失真的网络，有的是可扩展性差，有的是性能差，且这些方法都假定失真类型和失真程度已知。