| 双向时域特征流盲去运动模糊方法 |
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| 引用本文： | 赵跃进,刘文龙,刘明,董立泉,惠梅.双向时域特征流盲去运动模糊方法[J].数据采集与处理,2019,34(1):32-40. |
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| 作者姓名： | 赵跃进 刘文龙 刘明 董立泉 惠梅 |
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| 作者单位： | 北京理工大学光电学院，北京，100081 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金11774031国家自然科学基金（11774031）资助项目。 |
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| 摘 要： | 便携式成像设备在日常的生活中已经无处不在，但是因为拍摄时的抖动或者场景中的快速运动物体，所拍摄的图像或视频经常存在模糊现象，造成图像重要细节丢失。为了将模糊的视频图像恢复到清晰的状态，结合近年来的研究热点——生成对抗网络，本文提出了一种新颖的端到端的双向时域特征流盲去运动模糊方法。该方法充分利用时空连续特征信息，在三连帧图像间建立双向的时域特征传输通道。多阶段自编码去模糊网络结构和并行编码-混合解码融合方案能够融合三连帧图像多通道内容信息，并恢复出更加清晰的视频图像。实验结果表明，在不牺牲较大时间代价前提下，本文提出的方法在传统的质量评价指标（峰值信噪比和结构相似性）和视觉质量上均优于现有的去模糊算法。
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| 关 键 词： | 盲去运动模糊 生成对抗网络 时域特征 自编码 |
| 收稿时间： | 2018/11/26 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2018/12/11 0:00:00 |
Bidirectional Time-Domain Feature Flow Blind Motion Deblurring Algorithm |
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| Zhao Yuejin,Liu Wenlong,Liu Ming,Dong Liquan,Hui Mei.Bidirectional Time-Domain Feature Flow Blind Motion Deblurring Algorithm[J].Journal of Data Acquisition & Processing,2019,34(1):32-40. |
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| Authors: | Zhao Yuejin Liu Wenlong Liu Ming Dong Liquan Hui Mei |
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| Affiliation: | School of Optics and Photonics, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | blind motion deblurring generative adversarial network time-domain feature autoencoder |
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