公开(公告)号：CN108550118B

公开(公告)日：2022-02-22

申请号：CN201810240092.9

申请日：2018-03-22

申请人： 深圳大学

发明人： 张勇 ,  马少勇 ,  赵东宁 ,  唐琳琳 ,  梁长垠 ,  黎丽 ,  曾庆好

IPC分类号： G06T5/00

摘要： 本发明适用图像处理技术领域，提供了一种运动模糊图像的模糊处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：当接收到对运动模糊图像的模糊处理请求时，将该运动模糊图像输入到预先训练好的增强型生成对抗网络的生成器中，该生成器包括压缩激励残差网络单元和缩放卷积单元，通过压缩激励残差网络单元对运动模糊图像进行特征提取，以得到运动模糊图像对应的特征图像，通过缩放卷积单元对特征图像进行模糊处理，以得到运动模糊图像对应的清晰图像，从而降低了运动模糊图像的模糊处理中的棋盘效应，提高了运动模糊图像复原的清晰度，并提高了本发明增强型生成对抗网络的泛化性能。

公开(公告)号：CN108550118A

公开(公告)日：2018-09-18

申请号：CN201810240092.9

申请日：2018-03-22

申请人： 深圳大学

发明人： 张勇 ,  马少勇 ,  赵东宁 ,  唐琳琳 ,  梁长垠 ,  黎丽 ,  曾庆好

IPC分类号： G06T5/00

摘要： 本发明适用图像处理技术领域，提供了一种运动模糊图像的模糊处理方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：当接收到对运动模糊图像的模糊处理请求时，将该运动模糊图像输入到预先训练好的增强型生成对抗网络的生成器中，该生成器包括压缩激励残差网络单元和缩放卷积单元，通过压缩激励残差网络单元对运动模糊图像进行特征提取，以得到运动模糊图像对应的特征图像，通过缩放卷积单元对特征图像进行模糊处理，以得到运动模糊图像对应的清晰图像，从而降低了运动模糊图像的模糊处理中的棋盘效应，提高了运动模糊图像复原的清晰度，并提高了本发明增强型生成对抗网络的泛化性能。

公开(公告)号：CN108776612A

公开(公告)日：2018-11-09

申请号：CN201810321267.9

申请日：2018-04-11

申请人： 深圳大学 ,  哈尔滨工业大学深圳研究生院

发明人： 张勇 ,  唐琳琳 ,  赵东宁 ,  鹤荣育 ,  梁长垠 ,  曾庆好

IPC分类号： G06F9/48 ,  G06F9/50 ,  G06F9/455 ,  G06N3/00 ,  H04L29/08

摘要： 本发明适用计算机技术领域，提供了一种云计算任务分配方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：在接收到云任务分配请求时，根据云任务分配请求中待分配的云计算任务，构建云任务分配模型，通过云任务分配模型和蚁群算法，对云计算任务的分配进行第一预设数目次优化，生成第一预设数目个中间分配路径，通过遗传算法对中间分配路径进行第二预设数目次进化，生成云计算任务的最优分配路径，将云计算任务按照最优分配路径分配给云环境中的虚拟机，从而通过蚁群、遗传算法组合的混合群智能算法有效地提高了云计算任务分配的性能，保证了云计算任务较短的响应时间和完成时间，进而提高了云计算平台的服务质量和用户体验。