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当前,大多数图像运动模糊消除算法采用基于传统数值优化的方法来实现,其共同缺陷在于耗时较长、恢复质量较差等。为解决上述问题,本文采用一种基于ResNet的生成对抗网络(GAN)来消除图像的运动模糊。此方法把模糊消除问题当作风格迁移来处理,直接端到端从模糊图像生成清晰图像,从而提升算法效率并能生成高质量图像。实验结果表明,GAN模型比传统数值优化算法具有更高的PSNR。