基于Mamba与频域融合的图像去模糊网络

来源：计算机测量与控制杂志2025年第6期北京时间：

作者：王茂华,高银,李俊

单位：福建师范大学 计算机与网络空间安全学院;中国科学院福建物质结构研究所;泉州装备制造研究所

摘要：针对相机抖动或物体运动引起的图像模糊问题，提出了一种Mamba与频域融合的网络MFNet。该网络采用翻转解码器架构，将视觉Transformer的非因果建模能力与Mamba模型框架结合，通过融合频域信息提升图像去模糊性能。设计了一种非因果像素交互方法，利用注意力状态空间方程有效建模未扫描序列中语义相似像素，并通过傅里叶变换模块缓解长距离信息衰减问题。实验结果表明，MFNet在GoPro数据集上的性能超越现有主流方法，PSNR为33.43 dB，FLOPs为66.7 G，恢复精度更高且计算开销更低，能够有效去除图像模糊并恢复细节。

关键词：图像去模糊;Mamba;频域;注意力状态空间方程;傅里叶变换

基金资助：国家自然科学基金(62001452)；福建省科技计划项目(2023T3040)