科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
由于盲去模糊任务中存在模糊信息和内容信息的纠缠，因此从模糊图像中直接恢复尖锐的潜图像具有很大的挑战性。考虑到在高维特征图中，模糊信息主要存在于低频区域，而内容信息存在于高频区域。该文研究一种从频率的角度实现解纠缠的编解码器模型，并将其命名为频率解纠缠蒸馏图像去模糊网络(FDDN)。首先，对传统的蒸馏块进行了改进，将频率分割块(FSB)嵌入到蒸馏块中，以分离出低频和高频区域。其次，改进后的蒸馏块称为频率蒸馏块(FDB)，可以递归地提取低频特征，将模糊信息从内容信息中分离出来，从而提高恢复后的图像质量。此外，为了降低网络的复杂度，保证特征图的高维性，将频率蒸馏块(FDB)放置在编码的终端。
- 单位
