[發明專利]基于深度多塊網絡的圖像去模糊方法

在審

• 申請號: 202011077611.8
• 申請日: 2020-10-10
• 公開（公告）號: CN112053306A
• 公開（公告）日: 2020-12-08
• 發明（設計）人: 馬琳;賈爽;譚學治;王孝
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工業大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 哈爾濱華夏松花江知識產權代理有限公司 23213
• 代理人: 岳昕

基于深度多塊網絡的圖像去模糊方法，它屬于圖像去模糊處理技術領域。本發明解決了現有圖像去模糊方法的去模糊性能差的問題。本發明在解決了光照、相機抖動、成像設備運動等引起的運動模糊問題的同時，還提出了一種權重選擇共享機制以減少網絡的參數量。本發明提出的基于深度多塊網絡的圖像去模糊方法可以有效地復原圖像細節，提升去模糊性能，同時消除模糊圖像對定位精度的影響。本發明提出的基于深度多塊網絡的圖像去模糊方法僅需要10ms來處理一幅1280×720分辨率的圖像，能夠滿足視覺室內定位的實時性需求。本發明可以應用于對圖像的去模糊處理。

技術領域

本發明屬于圖像去模糊技術領域，具體涉及一種基于深度多塊網絡的圖像去模糊方法。

背景技術

近年來，隨著數字圖像處理技術的迅猛發展，圖像去模糊問題成為圖像處理和計算機視覺領域的熱點和難點問題。成像系統的局限性、環境的復雜性和非配合性等諸多因素都會導致獲取的圖像為有強噪聲、低品質和失真等特性的退化圖像。圖像模糊是一種典型的圖像退化形式，光照、相機抖動、成像設備運動等因素都會造成圖像產生模糊。研究圖像的去模糊問題，從人眼視覺的角度來說將有助于提升圖像的視覺質量；從實際應用的角度來說將有助于改善視覺應用的魯棒性，因此具有重要的實際應用價值。

傳統估計模糊核的圖像去模糊方法，需估計出每個像素值的模糊核。然而，對于每個像素值找出相對應的模糊核是一個嚴重的不適定問題。同時，基于估計的模糊核，并通過傳統的反卷積獲得去模糊圖像的這種方法通常出現對模糊核的錯誤估計。模糊核的錯誤估計會直接影響去模糊圖像的質量，產生振鈴、顏色畸變效應。同時，現有的算法都難以準確地對模糊核進行估計。因此，現有方法的去模糊性能較差，對于圖像的去模糊研究，還有很長的路要走，存在很多急需解決的問題。

發明內容

本發明的目的是為解決現有圖像去模糊方法的去模糊性能差的問題，而提出了一種基于深度多塊網絡的圖像去模糊方法。

本發明為解決上述技術問題采取的技術方案是：一種基于深度多塊網絡的圖像去模糊方法，該方法包括以下步驟：

構建深度多塊網絡，所述深度多塊網絡包括第1級子網絡、第2級子網絡和第3級子網絡；

且每級子網絡均包括輸入層、編碼器、解碼器和輸出層；

采集模糊圖像，利用采集的模糊圖像對深度多塊網絡進行訓練，即將采集的模糊圖像依次輸入深度多塊網絡的第3級子網絡，再通過第1級子網絡輸出對應的去模糊圖像；

直至深度多塊網絡的損失函數不再減小時停止訓練，獲得訓練好的深度多塊網絡；將待處理的模糊圖像輸入訓練好的深度多塊網絡后，輸出去模糊圖像。

本發明的有益效果是：本發明提出了一種基于深度多塊網絡的圖像去模糊方法，本發明解決了光照、相機抖動、成像設備運動等引起的運動模糊問題。同時，本發明還提出了一種權重選擇共享機制以減少網絡的參數量。本發明提出的基于深度多塊網絡的圖像去模糊方法可以有效地復原圖像細節，提升去模糊性能，同時消除模糊圖像對定位精度的影響。此外，本發明提出的基于深度多塊網絡的圖像去模糊方法僅需要10ms來處理一幅1280×720分辨率的圖像，能夠滿足視覺室內定位的實時性需求。

附圖說明

圖1為本發明的深度多塊網絡的整體架構圖；

圖2為本發明的權重選擇共享機制的示意圖；

圖3為原始模糊圖像；

圖4a)為從原始模糊圖像中截取出的子圖1；

圖4b)為從原始模糊圖像中截取出的子圖2；

圖5a)為采用對比算法1獲得的子圖1對應的去模糊圖像；

圖5b)為采用對比算法1獲得的子圖2對應的去模糊圖像；