[发明专利]一种基于复杂任务分解正则化的图像复原模型、方法及设备有效
| 申请号： | 202010112555.0 | 申请日： | 2020-02-24 |
| 公开（公告）号： | CN111369451B | 公开（公告）日： | 2023-08-01 |
| 发明（设计）人： | 谢春芝;高志升 | 申请（专利权）人： | 黑蜂智造（深圳）科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南通宁竞智凡专利代理事务所(普通合伙) 32666 | 代理人： | 孙珍珍 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市宝安区新桥*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供一种基于复杂任务分解正则化的图像复原模型、方法及设备，包括特征提取与去噪子网、去模糊子网和图像重建子网；特征提取与去噪子网包括卷积神经网络、深度卷积神经网络和降噪网络；卷积神经网络用于对原始模糊图像进行特征提取，获取第一特征图；深度卷积神经网络用于对原始模糊图像进行特征提取进，获取第二特征图；降噪网络用于根据第一特征图和第二特征图重建模糊图像特征图；去模糊子网用于去除模糊图像特征图中的湍流模糊获得第三特征图；图像重建子网用于根据第三特征图进行图像重建并输出重建后的清晰图像；通过对任务进行分解，降低了问题的复杂度，网络泛化能力增强，减少了过拟合问题，提高了图像复原效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 复杂 任务 分解 正则 图像 复原 模型 方法 设备 | ||
【主权项】：
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