一种基于改进U-Net模型的去图像运动模糊方法 (57)摘要 本发明涉及图像去运动模糊技术领域,具体涉及一种基于改进U‑Net模型的去图像运动模糊方法,所述改进U‑Net模型由深度可分离卷积、深度可分离残差卷积、哈尔小波变换、哈尔小波逆变换、密集多接受域通道模块组成,网络中的卷积核为3×3,激活函数为Leaky ReLU。使...
net网络模型包括编码部分和解码部分,编码部分用于获取上下文信息,解码部分用于输出预测图;使用训练集对u ‑ net网络模型进行训练; 12.s5、模型测试:采用训练完成的u ‑ net网络模型对测试集中的图像进行去噪处理和去模糊处理,并对相关参数进行微调。 13.进一步的,所述s2中,构建训练集包括: 14.s21、将原始数据集...
1.一种基于多通道网络先验信息引导的图像去模糊方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤A:准备干净图像和其对应的含噪图像组成图像对,建立图像数据集,图像数据集分为训练数据集和测试数据集两部分;步骤B:设计网络结构,使用图像训练数据集对DMSP网络进行训练,得到训练好的MEDMSP网络模型;步骤C:使用训练好的MEDMSP网络模型,...
本发明属于医学影像分析技术领域,具体为一种基于双域U‑net判别器的生成对抗低剂量CT去噪方法。本发明以U‑Net判别器来学习正常剂量图像和生成图像在图像域和生成域之间的全局和局部差异;该判别器通过全局输出向去噪网络提供逐像素反馈,通过中间层在语义层面使去噪网络关注全局结构;图像梯度域中应用该判别器,以减轻...
3.根据权利要求1所述的一种基于改进U-Net模型的医学图像分割方法,其特征在于:在所述步骤S2中,多尺度特征提取模块包括四个并行支路,其中,第一支路上设置有一个1*1的卷积块,第二支路上依次设置有一个3*3的卷积块与一个1*1的卷积块,第三支路上依次设置有一个1*1的卷积块与一个3*3的卷积块,第四支路上设...
6.合成孔径成像(synthetic aperture imaging,以下简称sai)方法旨在从输入的多视图遮挡帧中恢复完整的图像。传统的基于帧的sai方法利用多个视点实现固定深度的透视效果,并从输入帧中重建被遮挡的目标,然而,极度密集的遮挡和光照总是导致重建失败。基于u-net的变体方法检索摄像机阵列的多视图图像以重建被遮挡的对象,并实现...
43、1.高效去雾效果:本发明通过采用u-net架构的弱监督去雾网络,结合下采样和上采样模块,能够实现图像多尺度特征的提取和恢复,从而在复杂场景下提供高效的去雾效果。该网络能够有效去除图像中的雾霾,同时保持图像的细节和清晰度。通过定量比较,本发明在hsts测试集上取得了弱监督方法中最高的psnr(30.32)和ssim(0.972...
一种基于模糊理论的图像识别方法
上式中,x表示像素位置;I(x)表示模糊图像;J(x)表示清晰图像;T(x)表示透射图;A(x)表示大气光。 4.根据权利要求1所述的一种基于大气散射模型与频域特征提取的图像去雾方法,其特征在于,所述神经网络架构为U-net,神经网络包括通道注意力以及像素注意力。
1.本发明属于智能图像处理技术领域,特别涉及一种基于transformer的运动图像去模糊方法。 背景技术: 2.目前,图像采集在人们的生活和工作中起到不可或缺的作用,但是图像模糊问题在生活中普遍存在,由于相机抖动、物体快速运动失焦等问题,都会使图像变模糊。此外,在拍摄的场景下随时间不断的迁移,图像具有不可以重复性,如...