基于生成对抗网络的喷雾液滴运动模糊恢复

作者：钱炜; 潘琦

来源：国外电子测量技术, 2022, 41(11): 15-21.

DOI：10.19652/j.cnki.femt.2204018

• 显微拍摄
• 运动模糊
• 改进的DeblurGAN
• 深度可分离卷积
• 改进AECA注意力机制
• AECA-FPN

针对喷雾液滴的显微拍摄快速测量方法中造成的运动模糊问题，提出了基于改进的DeblurGAN网络的去模糊方法，在保证模型精度的情况下精简模型。特征提取模块使用深度可分离卷积取代常规的卷积，且扩大卷积核为5×5;同时引进改进AECA注意力机制让网络更加关注于液滴图片中的重要特征；构建AECA-FPN特征金字塔结构，融合多尺度的特征。对液滴图像做运动模糊仿真，构建数据集，训练网络。实验结果表明，算法在峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)指标上对比原网络与维纳滤波法都获得了较大的提升。对拍摄的液滴模糊图像进行识别恢复，原模糊图像的拉普拉斯方差平均值从12.51上升到25.97,对显微液滴图像的运动模糊有较好的恢复效果。

• 单位
  枣庄学院; 南京信息工程大学滨江学院; 自动化学院; 南京信息工程大学