一种基于改进U-Net模型的去图像运动模糊方法
实质审查的生效
摘要
本发明涉及图像去运动模糊技术领域，具体涉及一种基于改进U‑Net模型的去图像运动模糊方法，所述改进U‑Net模型由深度可分离卷积、深度可分离残差卷积、哈尔小波变换、哈尔小波逆变换、密集多接受域通道模块组成，网络中的卷积核为3×3，激活函数为Leaky ReLU。使用深度可分离卷积和残差卷积代替标准卷积，减少模型计算量和参数。本发明的峰值信噪比和结构相似度值较高，不仅可以显著减少模型的参数，而且减少了模型恢复的清晰图像运行时间，同时去模糊的图像取得良好得效果。
基本信息
专利标题 ：
一种基于改进U-Net模型的去图像运动模糊方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114549361A
申请号 ：
CN202210183370.8
公开（公告）日 ：
2022-05-27
申请日 ：
2022-02-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
廉佐政王海珍崔连和张光妲朱文龙刘佳
申请人 ：
齐齐哈尔大学
申请人地址 ：
黑龙江省齐齐哈尔市建华区文化大街42号
代理机构 ：
北京盛凡佳华专利代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
蔡浩
优先权 ：
CN202210183370.8
主分类号 ：
G06T5/00
IPC分类号 ：
G06T5/00 G06T5/10 G06T5/20 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T5/00
图像的增强或复原
法律状态
2022-06-14 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 5/00
申请日 : 20220228
申请日 : 20220228
2022-05-27 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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