摘要
本发明涉及图像处理技术领域,具体涉及一种隧道病害图像去模糊方法、设备及介质,本发明方法包括快速通道混洗网络和多分支特征融合模块,本发明采用快速通道混洗网络替换替换DeblurGAN‑V2网络中的主干网络,所述快速通道混洗网络减少了计算复杂度,同时保持较高的准确度和效率,所述快速通道混洗网络包括傅里叶卷积,傅里叶卷积可以在频域上进行全局运算,通过在频域上执行部分卷积操作,使得每一层卷积具有更大的感受野,更好地恢复图像中的细节信息。本发明利用多分支特征融合模块替代DeblurGAN‑V2中特征金字塔的自下而上特征融合部分,简化了网络结构,提高了特征融合效率,提升了网络的整体去模糊性能。
技术关键词
图像去模糊方法
隧道病害
输出特征
特征金字塔
多分支
全局信息融合
随机噪声
局部特征提取
可读存储介质
图像处理技术
处理器
算法
框架
通道
网络结构
计算机设备
系统为您推荐了相关专利信息
医学图像分割方法
多尺度特征
编码器模块
分层解码器
注意力
自动行李箱
智能行李箱
跟随方法
彩色图像数据
三维深度信息
特征提取模块
特征提取网络
注意力机制
多尺度结构
无监督学习
入侵识别方法
入侵检测模型
特征金字塔
前景检测
高清监控摄像头