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题名基于生成对抗网络的喷雾液滴运动模糊恢复
被引量：3
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作者
钱炜
潘琦
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机构
南京信息工程大学自动化学院
无锡学院
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出处
《国外电子测量技术》
北大核心
2022年第11期15-21,共7页
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基金
国家自然科学青年基金(51206082)
江苏省自然科学基金(be2015692)项目资助。
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文摘
针对喷雾液滴的显微拍摄快速测量方法中造成的运动模糊问题,提出了基于改进的DeblurGAN网络的去模糊方法,在保证模型精度的情况下精简模型。特征提取模块使用深度可分离卷积取代常规的卷积,且扩大卷积核为5×5;同时引进改进AECA注意力机制让网络更加关注于液滴图片中的重要特征;构建AECA-FPN特征金字塔结构,融合多尺度的特征。对液滴图像做运动模糊仿真,构建数据集,训练网络。实验结果表明,算法在峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)指标上对比原网络与维纳滤波法都获得了较大的提升。对拍摄的液滴模糊图像进行识别恢复,原模糊图像的拉普拉斯方差平均值从12.51上升到25.97,对显微液滴图像的运动模糊有较好的恢复效果。
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关键词
显微拍摄
运动模糊
改进的DeblurGAN
深度可分离卷积
改进AECA注意力机制
aeca-fpn
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Keywords
microscopic shooting
motion blur
improved deblurgan
depth separable convolution
improved AECA attention
aeca-fpn
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分类号
TP389.1
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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