残差注意力与多特征融合的图像去模糊

动态场景下的非均匀盲去模糊是一个极具挑战性的计算机视觉问题。虽然基于深度学习的去模糊算法已经取得很大进展，但仍存在去模糊不彻底和细节丢失等问题。针对这些问题，提出了一种基于残差注意力和多特征融合的去模糊网络。与现有的单分支网络结构不同，所提网络由两个独立的特征提取子网组成。主干网络采用基于U-Net结构的编码器-解码器网络来获取不同层级的图像特征，并使用残差注意力模块对特征进行筛选，从而自适应地学习图像的轮廓特征和空间结构特征。另外，为了补偿主干网络中下采样操作和上采样操作造成的信息损失，进一步利用具有大感受野的深层次加权残差密集子网来提取特征图的细节信息。最后，使用多特征融合模块逐步融合原分辨率模糊图像以及主干网络和加权残差密集子网生成的特征信息，使得网络能够以整体的方式自适应地学习更有效的特征来复原模糊图像。为了评估网络的去模糊效果，在基准数据集GoPro数据集和HIDE数据集上进行了测试，结果表明所提方法能够有效复原模糊图像。与现有方法相比，提出的去模糊算法在视觉效果上和客观评价指标上均取得了很好的去模糊效果。