公开(公告)号：CN110276726B

公开(公告)日：2021-09-28

申请号：CN201910392447.0

申请日：2019-05-13

Applicant: 南昌大学

Inventor： 刘且根 ,  王飞月 ,  左苗苗 ,  周瑾洁 ,  李梦婷

IPC: G06T5/00

Abstract: 本发明提供了一种基于多通道网络先验信息引导的图像去模糊方法，包括以下步骤：步骤A：准备干净图像和其对应的含噪图像组成图像对，建立图像数据集，图像数据集分为训练数据集和测试数据集两部分；步骤B：设计网络结构，使用图像训练数据集对多通道增强深度均值漂移先验网络MEDMSP进行训练；步骤C：使用训练好的MEDMSP网络模型对图像测试数据集中的模糊图像进行测试，输出得到最终的去模糊图像，本发明提出了一个新的图像先验信息用于图像恢复(IR)任务，引入了多噪声模拟和多通道增强。同时还引入了一种算法用于探索低维IR任务的高维网络诱导先验信息。该方法不仅具有可以提取有价值的先验信息的神经网络优点，而且还具有基于模型方法的稳定性。

公开(公告)号：CN110276726A

公开(公告)日：2019-09-24

申请号：CN201910392447.0

申请日：2019-05-13

Applicant: 南昌大学

Inventor： 刘且根 ,  王飞月 ,  左苗苗 ,  周瑾洁 ,  李梦婷

IPC: G06T5/00

Abstract: 本发明提供了一种基于多通道网络先验信息引导的图像去模糊方法，包括以下步骤：步骤A：准备干净图像和其对应的含噪图像组成图像对，建立图像数据集，图像数据集分为训练数据集和测试数据集两部分；步骤B：设计网络结构，使用图像训练数据集对DMSP网络进行训练，得到训练好的MEDMSP网络模型；步骤C：使用训练好的MEDMSP网络模型对图像测试数据集中的模糊图像进行测试，输出得到最终的去模糊图像，本发明提出了一个新的图像先验信息用于图像恢复(IR)任务，引入了多噪声模拟和多通道增强。同时还引入了一种算法用于探索低维IR任务的高维网络诱导先验信息。该方法不仅具有可以提取有价值的先验信息的神经网络优点，而且还具有基于模型方法的稳定性。