发明公开
- 专利标题: 基于梯度域和深度学习的图像运动模糊盲去除方法
- 专利标题(英): Blind removal of image motion blur based on gradient domain and depth learning
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申请号: CN201811072998.0申请日: 2018-09-14
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公开(公告)号: CN109345474A公开(公告)日: 2019-02-15
- 发明人: 郭业才 , 郑慧颖 , 施钰鲲
- 申请人: 南京信息工程大学
- 申请人地址: 江苏省南京市六合区王桥路59号雨庭广场
- 专利权人: 南京信息工程大学
- 当前专利权人: 南京信息工程大学
- 当前专利权人地址: 江苏省南京市六合区王桥路59号雨庭广场
- 代理机构: 南京经纬专利商标代理有限公司
- 代理商 葛潇敏
- 优先权: 201810492995.6 2018.05.22 CN
- 主分类号: G06T5/00
- IPC分类号: G06T5/00 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要:
本发明公开一种基于梯度域和深度学习的图像运动模糊盲去除方法,步骤是:采用引导滤波后梯度域图像作为基础图像,将L0滤波后梯度域图像及对应的清晰图像作为样本,将清晰图像与不同模糊核进行随机卷积,加上1%的高斯白噪声,生成运动模糊图像,前述引导滤波后梯度域图像、L0滤波后梯度域图像及运动模糊图像构成训练数据集;构造深度卷积神经网络,用训练数据集学习深度卷积神经网络的权重数据,学习到用于运动模糊核估计的深度卷积神经网络;提取网络训练的权重数据,获得运动模糊核,优化图像先验约束的去卷积函数,利用全变分项获得待处理运动模糊图像的去模糊图像。此种方法可有效抑制图像振铃效应和减弱图像噪声,去运动模糊效果较好。