[发明专利]一种基于深度神经网络的图像运动模糊去除方法

说明书

本发明涉及一种基于深度神经网络的图像运动模糊去除方法，属于图像数据处理技术领域，运行参数获取装置、曝光速度检测装置、焦距检测装置、平坦区域检测装置、数据匹配对比装置之间的配合，可快速判断出对模糊去除有极大影响的参数：曝光速度、焦距、平坦区域是否存在异常，若不存在异常，则触发模糊去除执行装置运行，若存在异常，则触发异常警示装置进行数据异常报警警示，便于相关工作人员快速反应；并且，各个环节的有序启动，可进一步避免部分器件长时间处于无效通电状态，降低功耗，还可以减少错误判断结果生成几率。

技术领域

本发明属于图像数据处理技术领域，具体涉及一种基于深度神经网络的图像运动模糊去除方法。

背景技术

照相机运动取决于少量参数。首先，是曝光速度。快门打开的时间越长，照相机运动就越有可能被注意到。其次是照相机的焦距。镜头越长，该运动越明显。业余摄影师拍摄35mm胶片的经验法则是从来不超过大于焦距的曝光时间，因此，对于30mm的镜头，不以低于1/30秒的速度拍摄。第三个准则在于主体本身。平坦区域，即，低频数据不大可能有象高频数据那样多的降质。

但是在照相机实际动作时，其内设的数据处理器所读取的曝光速度、焦距、平坦区域等数据均是直接从照相机控制系统中获取的相关数据，并不是根据通过照相机实际动作运行中实时检测得到的数据，所以，当使用从照相机控制系统中获取的相关数据通过现阶段主流的深度神经网络模型进行图像运动模糊去除时，去除效果始终不够精确，存在较大的问题和局限。

发明内容

本发明目的在于提供一种基于深度神经网络的图像运动模糊去除方法，用于解决上述现有技术中存在的技术问题，在照相机实际动作时，其内设的数据处理器所读取的曝光速度、焦距、平坦区域等数据均是直接从照相机控制系统中获取的相关数据，并不是根据通过照相机实际动作运行中实时检测得到的数据，所以，当使用从照相机控制系统中获取的相关数据通过现阶段主流的深度神经网络模型进行图像运动模糊去除时，去除效果始终不够精确。

为实现上述目的，本发明的技术方案是：

一种基于深度神经网络的图像运动模糊去除装置，包括模糊去除执行装置、运行参数获取装置、曝光速度检测装置、焦距检测装置、平坦区域检测装置、数据匹配对比装置、异常警示装置；

所述运行参数获取装置用于根据照相机控制系统的运行数据中获取运行曝光速度、运行焦距、运行平坦区域；

所述曝光速度检测装置用于在照相机运行时检测其实时曝光速度；

所述焦距检测装置用于在照相机运行时检测其实时焦距；

所述平坦区域检测装置用于在照相机运行时检测其实时平坦区域；

所述数据匹配对比装置用于将运行曝光速度、运行焦距、运行平坦区域分别与实时曝光速度、实时焦距、实时平坦区域进行匹配对比；

所述异常警示装置用于进行数据异常报警警示；

所述模糊去除执行装置用于根据照相机控制系统的运行数据并结合现阶段主流的深度神经网络执行图像运动模糊去除动作。

进一步的，所述运行参数获取装置、曝光速度检测装置、焦距检测装置、平坦区域检测装置、数据匹配对比装置处于常开状态，所述异常警示装置、模糊去除执行装置处于常闭状态；

当运行曝光速度、运行焦距、运行平坦区域分别与实时曝光速度、实时焦距、实时平坦区域一一匹配时，所述模糊去除执行装置开启，否则，所述异常警示装置开启。

进一步的，所述数据匹配对比装置包括第一匹配对比单元和第二匹配对比单元；

所述第一匹配对比单元与所述第二匹配对比单元均用于将运行曝光速度、运行焦距、运行平坦区域分别与实时曝光速度、实时焦距、实时平坦区域进行匹配对比；