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原文链接:汇总 | 深度学习图像去模糊技术与模型
引言
深度学习在图像去模糊领域展现出了强大的能力,通过构建复杂的神经网络模型,可以自动学习和预测模糊图像中的清晰细节,从而恢复出更加清晰的图像。常见的图像模糊分类如下:
深度学习去模糊概述
图像模糊通常是由于图像在采集或传输过程中发生的振动、抖动、光线不足或运动模糊等原因导致的。图像去模糊的目标是通过恢复原始图像的清晰细节和轮廓,使图像更加清晰可见。在图像去模糊方面取得了显著成效。图像去模糊技术分类如下:
从深度学习模型与架构技术路径分为以下五类不同的去模糊CNN模型算法,分别是:
- 深度自编码器
- 对抗生成网络
- 级联网络
- 多尺度网络
- 重模糊网