基于生成对抗网络的无人机图像去模糊方法

摘要

cqvip:提出一种基于加权感知损失的生成对抗网络(GAN)用于无人机图像去模糊。实验中采用具有跳跃连接结构的网络作为生成器,并对生成器使用加权感知损失进行约束,在生成器和判别器进行对抗式训练过程中,生成器不断学习并优化模糊图像到对应清晰图像的映射函数。另外,由于PSNR、SSIM图像质量客观评价指标的局限性,提出使用感知损失作为监控网络优化过程和模型选择的评价指标,最后使用感知损失选择的生成器模型对模糊图像进行盲去模糊。实验表明,该方法可快速有效地恢复出细节清晰的图像。