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便携式成像设备在日常的生活中已经无处不在,但是因为拍摄时的抖动或者场景中的快速运动物体,所拍摄的图像或视频经常存在模糊现象,造成图像重要细节丢失。为了将模糊的视频图像恢复到清晰的状态,结合近年来的研究热点——生成对抗网络,本文提出了一种新颖的端到端的双向时域特征流盲去运动模糊方法。该方法充分利用时空连续特征信息,在三连帧图像间建立双向的时域特征传输通道。多阶段自编码去模糊网络结构和并行编码-混合解码融合方案能够融合三连帧图像多通道内容信息,并恢复出更加清晰的视频图像。实验结果表明,在不牺牲较大时间代价前提下,本文提出的方法在传统的质量评价指标(峰值信噪比和结构相似性)和视觉质量上均优于现有的去模糊算法。 相似文献
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在微分干涉相衬显微镜的基础上,加入波片相移装置及图像采集处理,建立了移相式微分干淑相衬显微测量系统;分析并解决了表面微观形貌测量中存在的一些技术难题;准确地重构出了物体的微观三维形貌,实现了物体的表面高度及粗糙度Ra的高精度测量。结果表明:粗糙度重复测量精度为1.2nm;形貌高度分辨率为4.6nm。 相似文献
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