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基于复杂领域深度学习的非盲图像去模糊( Nonblind Image Deblurring via Deep Learning in Complex Field )
Y Quan P Lin Y Xu Y Nan H Ji
非盲图像去模糊是指从已知模糊核生成的模糊图像中恢复潜在的清晰图像，是成像中一个常见但具有挑战性的反问题。其关键是如何在反演过程中鲁棒地抑制噪声放大。在图像域或梯度域中利用基于卷积神经网络(CNN)的去噪先验知识取得了突破性进展，从而允许使用CNN来抑制噪声。这些方法的性能在很大程度上取决于去噪CNN去除放大噪声的有效性，放大噪声的分布是未知的，并且在不同的去模糊过程的不同迭代中会发生变化。在这篇文章中，我们介绍了一个基于CNN的图像先验定义在Gabor域。该算法不仅利用了Gabor变换最优的空间-频率分辨率和较强的方向选择性，而且在中间处理中采用复数值(CV)表示来更好地去噪。CV CNN的开发利用了CV表示的优点，具有更好的泛化能力来处理未知噪声超过实数噪声。将基于Gabor域CV CNN的先验算法与展开算法相结合，提出了一种基于深度学习的非盲图像去模糊方法。大量的实验表明，所提出的方法比现有的方法具有更好的性能。
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