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摘要
目前采用U-Net结构的去模糊算法存在细节损失、图像质量欠佳等问题，因此对U-Net进行改进，提出一种基于多尺度优化和动态特征融合的图像去模糊方法。首先针对细节损失，提出一种精简且有效的多尺度残差注意力模块(Multi-Scale Residual Module, MSRM),通过增加特征尺度多样性来提取更精细的图像特征。此外，为了将更有利的特征传递到解码部分，在跳跃连接处设计动态特征融合模块(Dynamic Feature Fusion Module, DFFM),采用注意力加权的方式选择性融合不同阶段的编码特征。该算法采用多尺度内容损失和多尺度高频信息损失进行约束训练。在GoPro和RealBlur数据集上的实验结果表明，这种方法能有效改善图像质量，复原更丰富的细节信息。与现有去模糊算法相比，本文算法在主观视觉和客观评价等方面均具有一定优势。
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