为降低真实毫米波辐射图像的模糊现象，提出了一种基于深度学习模型的毫米波辐射图像盲去模糊方法--残差尺度递归网络（RSRN）。该网络采用多级残差递归结构，在编码器-解码器网络结构中添加级联残差（CR）连接和多尺度循环连接；充分利用毫米波辐射图像多尺度特征信息可以提升模型性能，同时使网络的训练更加稳定。最后通过端到端的方式对毫米波辐射图像进行去模糊。实验测试表明，与现有的图像去模糊方法比较，该方法消除模糊的同时更好地保留了细节信息，并且呈现出较好的定性和定量结果。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
