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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明公开了一种改进MPRNet的裂缝图像模糊去除方法和改进型MPRNet模块，属于图像处理技术领域。裂缝图像模糊去除方法包括：步骤1、收集并构建裂缝图像数据集；步骤2、构建改进的MPRNet结构；步骤3、通过迁移学习与神经网络训练获取神经网络权重；步骤4、输入裂缝模糊图像并进行图像恢复与结果输出。改进型MPRNet模块包含6个膨胀卷积层，各卷积层的膨胀率分别为1,2,3,1,2和3。与现有MPRNet相比，本发明的技术效果是：提高了恢复模糊图像细小裂缝的能力。
主权项：1.一种改进MPRNet的裂缝图像模糊去除方法，其特征是，包括以下步骤：步骤1、收集并构建裂缝图像数据集在包含裂缝正常图像和裂缝模糊图像的裂缝图像数据集中，随机选取一定数量的图片作为训练集和测试集；步骤2、构建改进的MPRNet结构改进的MPRNet包括ESRGAN模块和改进型MPRNet模块，ESRGAN模块输出传输至改进型MPRNet模块的输入；步骤3、通过迁移学习与神经网络训练获取神经网络权重原始的ESRGAN模块在DIV2K训练集以及Flickr2K数据集上进行了模型训练，并生成网络权重，将该预训练权重转移到步骤2的ESRGAN模块中，获取ESRGAN模块的权重；原始的MPRNet模块使用GoPro数据集进行训练和测试，通过训练模型生成训练权重，将该预训练权重转移到步骤2的改进型MPRNet模块中；使用步骤1的裂缝图像训练集和测试集分别对改进的MPRNet进行训练和测试，获取改进的MPRNet权重；步骤4、输入裂缝模糊图像并进行图像恢复与结果输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 一种改进MPRNet的裂缝图像模糊去除方法和改进型MPRNet模块
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