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数字图像一直在信息的传递中扮演着重要的角色,但同时也存在着大量模糊图像的问题。无论是目标检测、自动驾驶还是人脸识别等计算机视觉任务都需要依托大量清晰的图像,因此将模糊图像重新变得清晰是一个急切且广泛的需求。针对因运动导致的图像模糊,本文工作设计一种新颖的基于深度学习的端到端的图像盲去运动模糊算法。算法通过结合监督式学习的思路,将对抗式生成网络模型进行结构改造,并通过针对性加入人脸先验信息设计的损失函数来引导网络学习图像对之间的差别,在恢复运动模糊图像方面取得显著的成果。