计算机工程与应用 ›› 2019, Vol. 55 ›› Issue (6): 173-177.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1712-0048
桑 亮1,2,3,4,高 爽4,尹增山1,2,4
SANG Liang1,2,3,4, GAO Shuang4, YIN Zengshan1,2,4
摘要: 针对相机成像时相机抖动、物体运动等导致图像产生运动模糊这一十分具有挑战性的问题,提出基于生成对抗网络的深度卷积神经网络来复原模糊图像的解决方案。该方案省略了模糊核估计的过程,采用端对端的方式直接获取复原图像;通过引入生成对抗网络思想的对抗损失和对残差网络进行改进,有效地复原了图像的细节信息。最后通过训练此深度卷积神经网络模型并在相关模糊复原基准数据集上测试,证明了该方案取得了较好的结果。