为了解决上述问题,提出了一种基于自注意力的非对称多尺度U-Net(AMSA-UNet)来提高去模糊方法在准确性和计算复杂度方面的性能。通过引入多尺度U形结构,网络可以在全局层面关注模糊区域,并在局部层面更好地恢复图像细节。 为了克服传统卷积方法在捕捉信息长距离依赖方面的限制,在主干网络的解码器部分引入了自注意力机制,...
x 为输入特征;*为卷积操作;w 为卷积层,上标为扩张卷积大小,下标为卷积核大小;LK 为 Leaky ReLU 激活函数;cat 为连接操作;R 为融合特征;δ为 Sigmoid 激活函数;Out 为多接受域通道块的输出. 参考文献:一种基于 U-Net 的图像去模糊方法 发布于 2022-11-08 10:48・IP 属地北京 ...
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。使用深度可分离卷积和残差卷积代替标准卷积,减少模型计算量和...
本文由此出发,提出了两种图像去模糊方法:基于多输入多输出编解码器网络的图像去模糊和基于正交U-net的图像去模糊网络,主要工作内容归纳如下: (1)基于多输入多输出编解码器网络 针对动态场景下非均匀盲去模糊方法,存在纹理细节丢失与去模糊不彻底的问题,提出基于多输入多输出编解码器网络,该方法采用单层U-net网络作为...
图像模糊化视为一种扩散过程,采用DPM扩散概率模型算法作为图像清晰化模型;步骤3、模型参数估计和逆向优化,逆向扩散过程建模马尔科夫链,利用U-net神经网络训练模型;步骤4、评估模型改进调整模型参数;步骤5、结果展示与应用,验证不同复杂场景下清晰化效果,运用所述神经网络训练完成模型应用拍摄模糊化图片,并与原始图像对比...
,特别是一种u-net融合局部模糊核的图像盲去模糊方法。背景技术::图像运动模糊是普遍存在的,其形成原因是在拍照过程中,成像设备与拍照物体之间存在相对位移。图像运动模糊通常可以理解为清晰图像与某个模糊核(点扩散函数)的卷积再加上噪声作用的结果。图像盲去模糊要求仅利用模糊图像求解出清晰图像和模糊核。现有的盲...
传统的单尺度U-Net在去模糊过程中常常会导致空间信息的丢失,这影响了去模糊的准确性。此外,由于卷积方法在捕捉长距离依赖方面的局限性,恢复图像的质量下降。 为了解决上述问题,提出了一种基于自注意力的非对称多尺度U-Net(AMSA-UNet)来提高去模糊方法在准确性和计算复杂度方面的性能。通过引入多尺度U形结构,网络可...
传统的单尺度U-Net在去模糊过程中常常会导致空间信息的丢失,这影响了去模糊的准确性。此外,由于卷积方法在捕捉长距离依赖方面的局限性,恢复图像的质量下降。 为了解决上述问题,提出了一种基于自注意力的非对称多尺度U-Net(AMSA-UNet)来提高去模糊方法在准确性和计算复杂度方面的性能。通过引入多尺度U形结构,网络可...