摘要
本发明公开了一种基于改进DeblurGAN的无人机航拍图像去模糊方法,首先通过Albumentations图像数据增强库模拟合成无人机航拍的模糊图像数据集;其次对数据集进行预处理,分别在空间域和频域上提取图像特征信息并进行特征融合;然后构建双分支生成网络结构,利用FPN MobileNet网络和Swin Transformer网络的结合,增强对图像的特征提取能力,以及对图像的全局关注能力;最后通过改进的损失函数来进一步优化训练效果,并使用PSNR和SSIM来评估改进算法对无人机航拍模糊图像的恢复效果。
技术关键词
无人机航拍图像
去模糊方法
生成器网络
频域特征
双分支网络
无人机航拍数据
生成对抗网络模型
网络结构
样本
图像特征信息
模拟无人机
特征提取能力
编码器结构
特征金字塔
通道
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老化寿命预测方法
滤波算法
深度学习模型
配电网设备管理
序列
频域特征
序列
时域特征
预训练语言模型
重构模型
物联网大数据
智能管理方法
环保设备
溶解氧
频域特征提取
漏油故障
风力发电机
预警方法
贝叶斯网络模型
油液
密钥分发机制
生成对抗网络
身份
声纹采集设备
频域特征