| 基于生成对抗网络的无人机图像去模糊方法 |
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| 引用本文： | 裴慧坤,颜源,林国安,江万寿.基于生成对抗网络的无人机图像去模糊方法[J].地理空间信息,2019,17(12). |
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| 作者姓名： | 裴慧坤 颜源 林国安 江万寿 |
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| 作者单位： | 深圳供电局有限公司,广东 深圳,518000;武汉大学 测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北 武汉,430079 |
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| 摘 要： | 提出一种基于加权感知损失的生成对抗网络(GAN)用于无人机图像去模糊。实验中采用具有跳跃连接结构的网络作为生成器,并对生成器使用加权感知损失进行约束,在生成器和判别器进行对抗式训练过程中,生成器不断学习并优化模糊图像到对应清晰图像的映射函数。另外,由于PSNR、SSIM图像质量客观评价指标的局限性,提出使用感知损失作为监控网络优化过程和模型选择的评价指标,最后使用感知损失选择的生成器模型对模糊图像进行盲去模糊。实验表明,该方法可快速有效地恢复出细节清晰的图像。
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| 关 键 词： | 图像盲去模糊 感知损失 生成对抗网络 卷积神经网络 |
UAV Image Deblurring Method Based on Generative Adversarial Network |
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