基于GAN的图像盲复原算法研究

图像复原是图像处理领域的重要问题。图像复原过程可以看作是退化过程的逆过程,其主要的目的是去除图像中的退化现象,有效地提高图像的质量。图像复原是图像处理任务中一个基础性、前提性的课题,然而模糊是普遍存在的,复原过程有一定的困难,目前已有一些图像复原的方法发展十分迅速,且研究成果突出,如基于滤波的方法,基于正则化的方法和基于微分方程的方法等。目前很多方法对于合成图像的复原效果较好,对于真实图像的复原效果并不理想。本论文的研究重点是充分利用深度学习的特征表示的优点,分析了图像复原的过程通用的网络,这对于图像复原的发展是十分有意义的。