基于密集残差生成对抗网络的红外图像去模糊OA北大核心CSTPCD
Infrared Image Deblurring Based on Dense Residual Generation Adversarial Network
红外图像拍摄过程中,由于摄像设备抖动或目标快速移动会导致图像出现运动模糊,极大影响了有效信息的提取和识别.针对上述问题,本文在 DeblurGAN 基础上提出一种基于密集残差生成对抗网络的红外图像去模糊方法.该方法首先采用多尺度卷积核,提取红外图像不同尺度和层次的特征.其次,采用密集残差块(residual-in-residual dense block,RRDB)代替原生成网络中的残差单元,改善恢复红外图像的细节信息.通过本课题组自制的红外图像…查看全部>>
During infrared(IR)image capture,the shaking of camera equipment or rapid movement of the target causes motion blur in the image,significantly affecting the extraction and recognition of effective information.To address these problems,this study proposes an infrared image deblurring method based on a dense residual generation adversarial network(DeblurGAN).First,multiscale convolution kernels are employed to extract features at different scales and levels fr…查看全部>>
李立;易诗;刘茜;程兴豪;王铖
成都理工大学 机电工程学院,四川 成都 610059成都理工大学 机电工程学院,四川 成都 610059成都理工大学 机电工程学院,四川 成都 610059成都理工大学 机电工程学院,四川 成都 610059成都理工大学 机电工程学院,四川 成都 610059
计算机与自动化
生成对抗网络密集残差块红外图像去运动模糊
generative adversarial networkresidual-in-residual dense blockinfrared imagemotion deblurring
《红外技术》 2024 (6)
663-671,9
四川省自然科学基金面上项目(24NSFSC1481),成都理工大学高等教育人才培养质量和教学改革项目(JG2130216).
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