一种生成式对抗网络的超分辨率去模糊方法
基本信息
| 申请号 | CN201811166453.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN109377459B | 公开（公告）日 | 2022-03-18 |
| 申请公布号 | CN109377459B | 申请公布日 | 2022-03-18 |
| 分类号 | G06T5/00（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;CN 104112252 A,2014.10.22;CN 108416752 A,2018.08.17;CN 106683048 A,2017.05.17 Orest Kupyn et al..DeblurGAN: Blind Motion Deblurring Using Conditional Adversarial Networks.《https://arxiv.org/pdf/1711.07064.pdf》.2018,;Christian Ledig et al..Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network.《2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition》.2017,;汪华.单幅运动模糊图像的盲复原研究.《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2018,第2018年卷（第1期）,;张晓军.单幅模糊图像复原技术的研究与实现.《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2014,第2014年卷（第9期）, | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 刘广秀;许玮;王万国;李建祥;郭锐;赵金龙;王振利;张旭;刘越;李振宇;刘斌;许荣浩;白万建;李勇;杨波;孙晓斌 | 申请（专利权）人 | 国网智能科技股份有限公司 |
| 代理机构 | 济南圣达知识产权代理有限公司 | 代理人 | 邓建国 |
| 地址 | 250101 山东省济南市高新孙村片区飞跃大道以南、26号路以东（ICT产业园内）电力智能机器人生产项目101 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了一种生成式对抗网络的超分辨率去模糊方法，包括：S1、运用DRCN网络结构，组成超分辨率深度卷积网络，建立对抗网络模型；S2、结合SRGAN网络代价函数，提升对抗网络性能；S3、选择清晰图片，进行高斯噪声、运动模糊添加，实现训练。本发明针对运动模糊的特征进行分析，对样本人工噪声进行设计，加入散焦模糊核、多方向运动模糊核，实现模糊图像两倍放大的超分辨率去运动模糊处理，并对无人机拍摄的模糊图像进行实验分析，可以极大降低专业知识经验对去模糊算法设计的影响。 |
