计算机应用研究

作者：董星煜,刘传奇,赵健康,

单位：上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海201100；

关键词：运动模糊,图像复原,卷积神经网络,运动约束,

基金：国家重点研发计划项目(2016YFC0200400)；国家自然科学基金资助项目(61673265)；；

现有运动去模糊算法难以有效复原含有大尺度旋转的复合运动模糊，针对此问题提出了一种基于U-net模型的神经网络框架。该框架通过融合运动信息至网络输入，给定每一像素点不同的运动约束。经过网络的编码器与解码器结构，得到每一像素点的预测值，实现端对端的方式直接获得复原图像。实验在通用数据集上与当前先进去模糊算法进行比较，该方法相比性能最好的算法PSNR（peak signal-to-noise ratio）值提高了0.14 dB，相比实时性最好的算法运行时间减少了0.1 s；同时在含有旋转运动的测试集上进行验证，证明了该算法可获得较好的复原质量。

来源：2021年第1期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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