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公开(公告)号：CN116664424A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310589348.8
申请日：2023-05-23
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种自监督深度图像盲去模糊方法、系统及存储介质，该方法包括获取实际模糊图像；将服从均匀分布且大小和实际模糊图像一致的噪声输入至自监督深度盲去模糊模型中，获得清晰图像和模糊核；其中，所述自监督深度盲去模糊模型是将广义Gamma鉴别性图像先验整合到SelfDeblur的损失函数后训练优化得到。本申请仅利用模糊图像实现了端到端的自监督学习盲去模糊，无需使用模糊图像与清晰图像对训练网络，有效性高；通过将广义Gamma鉴别性图像先验融入SelfDeblur的损失函数，可有效引导自监督深度盲去模糊模型的优化过程向清晰图像收敛，进而能够更好地估计出模糊核和清晰图像。
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