生成模型--GAN用于消除运动模糊(Motion Blur)

探讨了如何在不提供核(kernel)或相机运动信息的情况下,利用生成对抗网络(GAN)去除单张照片中的运动模糊。介绍了一种基于条件生成式对抗网络和多元内容损失的DeblurGAN方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

消除运动模糊与GAN

  终极议题:在没有提供任何关于核(kernel)或相机的运动信息的情况下,怎样去除单张照片中的运动模糊(Motion Blur)呢?
  这不禁让人联想起生成对抗网络(GAN),因为它能够保存高纹理细节,创建的图案又接近真实图像,所以是图像超分辨率和图像修复中的主力军。
  可以将其用于消除运动模糊。模糊处理可以看作是图像转化中的一个特例,研究人员提出基于条件生成式对抗网络和多元内容损失的DeblurGAN法。

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值