强边缘提取网络用于非均匀运动模糊图像盲复原

作者：黄彦宁; 李伟红^*; 崔金凯; 龚卫国

来源：自动化学报, 2021, 47(11): 2637-2653.

DOI：10.16383/j.aas.c190654

• 强边缘提取
• 梯度特征
• 卷积神经网络
• 非均匀运动模糊图像
• 模糊图像盲复原

基于深度学习的非均匀运动图像去模糊方法已经获得了较好的效果.然而,现有的方法通常存在对边缘恢复不清晰的问题.因此,本文提出一种强边缘提取网络(Strong-edge extraction network, SEEN),用于提取非均匀运动模糊图像的强边缘以提高图像边缘复原质量.设计的强边缘提取网络由两个子网络SEEN-1和SEEN-2组成, SEEN-1实现双边滤波器的功能,用于提取滤除了细节信息后的图像边缘. SEEN-2实现L0平滑滤波器的功能,用于提取模糊图像的强边缘.本文还将对应网络层提取的强边缘特征图与模糊特征图叠加,进一步利用强边缘特征.最后,本文在GoPro数据集上进行了验证实验,结果表明:本文提出的网络可以较好地提取非均匀运动模糊图像的强边缘,复原图像在客观和主观上都可以达到较好的效果.

• 单位
  重庆大学