基于多权自适应交互的运动模糊图像复原

来源：南京信息工程大学学报·自然科学版杂志2025年第1期北京时间：

作者：朱立忠，曹旭琪，李军

单位：朱立忠,沈阳理工大学 自动化与电气工程学院, 沈阳, 110159,曹旭琪,沈阳理工大学 自动化与电气工程学院, 沈阳, 110159,李军,沈阳中科博微科技股份有限公司, 沈阳, 110179

摘要：针对运动场景拍摄的图像出现不均匀模糊现象,导致工业环境下的机器视觉任务处理效率低下的问题,提出一种基于多权自适应交互的运动模糊图像复原算法.首先,采用多策略特征提取模块,从模糊图像中提取出浅层和关键的纹理信息并平滑噪声,同时构建残差语义块,深入挖掘图像的深层语义信息.然后,提出双通道自适应权重提取模块,从退化图像中捕获空间及像素的权重信息,并逐步将这些信息补偿到网络中.最后,设计出一种权重特征融合模块,融合网络所提取的多空间权重特征,并结合多项损失函数,进一步改善图像质量.所提算法在标准数据集下的主客观及消融实验结果显示,在标准数据集下的SSIM (结构相似性)和PSNR (峰值信噪比)指标分别达到0.93和31.89,各模块可以较好协调,在复原运动场景下的非均匀模糊图像方面具有显著优势.

关键词：模糊图像复原;深度学习;非均匀模糊;自适应学习

基金资助：国家重点研发计划(2017YFC0821001-2)