一种基于生成对抗网络的图像去模糊方法

本发明公开了一种基于生成对抗网络的图像去模糊方法，其采用改进的生成对抗网络架构，并融合物理约束模块，生成器采用双分支架构，特征学习分支采用改进的去雾注意力块，结合多尺度特征融合机制，以增强去模糊效果；物理建模分支采用物理约束模块，通过大气散射模型估算透射率t(x)和大气光A，并对生成结果J进行物理约束，以确保去模糊图像的真实性。判别器采用局部‑全局判别结构，包括局部判别器进行局部细节对抗学习和全局判别器进行整体图像一致性约束，以提升去模糊图像质量。本发明方法在没有成对的有模糊/无模糊数据进行监督学习的情况下，能够有效去除工业现场图像中的灰尘干扰。