汇总 | 深度学习图像去模糊技术与模型

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点击上方 蓝字 关注我们 微信公众号： OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 引言 深度学习在图像去模糊领域展现出了强大的能力，通过构建复杂的神经网络模型，可以自动学习和预测模糊图像中的清晰细节，从而恢复出更加清晰的图像。常见的图像模糊分类如下： 深度学习去模糊概述 图像模糊通常是由于图像在采集或传输过程中发生的振动、抖动、光线不足或运动模糊等原因导致的。图像去模糊的目标是通过恢复原始图像的清晰细节和轮廓，使图像更加清晰可见。在图像去模糊方面取得了显著成效。图像去模糊技术分类如下： 从深度学习模型与架构技术路径分为以下五类不同的去模糊CNN模型算法，分别是： 深度自编码器 对抗生成网络 级联网络 多尺度网络 重模糊网络 DAE网络 一个深度自编码器（Deep Auto-encoder）首先会提取图像的 ………………………………