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摘要
本发明提出了一种基于深度学习的无人机运动模糊图像的复原方法,在像素递归超分辨率网络的基础上,对其进行改进,将沙漏网络的优点引入进来,形成一种新的网络模型。网络模型分为优先网络和调节网络两个支路。优先网络是一个pixelCNN,其接收清晰图像作为输入,用于描述模糊图像的轮廓。调节网络为一个沙漏模块堆叠的沙漏网络,其接收模糊图像作为输入,通过最大池化层进行下采样,通过残差模块加深网络的深度,学习图像的细节特征,通过转置卷积进行上采样,综合学习不同尺度下的特征,从而实现了对运动模糊图像的超强复原能力。
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