信息处理设备、图像处理方法以及存储介质技术

本公开提供了信息处理设备、图像处理方法以及存储介质。该信息处理设备包括处理器，所述处理器被配置为进行将目标图像输入到训练后的去模糊模型、以及利用去模糊模型对目标图像进行去模糊处理的操作，其中，训练后的去模糊模型经由下述对抗训练得到：通过判别模型对清晰图像训练集中的图像以及由去模糊模型对模糊图像训练集中的图像进行去模糊处理得到的生成图像进行区分，而对去模糊模型和判别模型进行对抗训练，其中，模糊图像训练集包括针对至少一种模糊核生成的模糊图像集合。

【技术实现步骤摘要】
信息处理设备、图像处理方法以及存储介质
本公开总体上涉及图像处理领域，具体而言，涉及能够实现图像去模糊处理的信息处理设备、图像处理方法以及存储介质。
技术介绍
随着诸如移动电话或个人计算机及其应用的发展，导致诸如数字文档图像等大量图像的产生。由于多种原因，图像中可能存在模糊的现象。例如，在获取图像的装置为手持摄像装置时，由于抖动可能造成获取的图像的散焦。又例如，在拍摄图像时，如果图像拍摄装置与拍摄对象之间存在相对运动，也可能造成图像的模糊，这在光照水平较低以及曝光时间较长的情况下尤为严重。此外，可能还存在其他类型的模糊。以拍摄的文档图像为例，即使是轻微的模糊都会给后续的文本分割和字符识别带来很多困难。因此，去除模糊从而恢复清晰的图像具有重要的应用价值。
技术实现思路
在下文中给出了关于本专利技术的简要概述，以便提供关于本专利技术的某些方面的基本理解。应当理解，这个概述并不是关于本专利技术的穷举性概述。它并不是意图确定本专利技术的关键或重要部分，也不是意图限定本专利技术的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出某些概念，以此作为稍后论述的更详细描述的前序。鉴于对从模糊图像恢复清晰图像的需求，本专本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种信息处理设备，包括：处理器，所述处理器被配置为进行下述操作：将目标图像输入到训练后的去模糊模型；以及利用去模糊模型对目标图像进行去模糊处理，其中，训练后的去模糊模型经由下述对抗训练得到：通过判别模型对清晰图像训练集中的图像以及由去模糊模型对模糊图像训练集中的图像进行去模糊处理得到的生成图像进行区分，而对去模糊模型和判别模型进行对抗训练，其中，模糊图像训练集包括针对至少一种模糊核生成的模糊图像集合。

【技术特征摘要】
1.一种信息处理设备，包括：处理器，所述处理器被配置为进行下述操作：将目标图像输入到训练后的去模糊模型；以及利用去模糊模型对目标图像进行去模糊处理，其中，训练后的去模糊模型经由下述对抗训练得到：通过判别模型对清晰图像训练集中的图像以及由去模糊模型对模糊图像训练集中的图像进行去模糊处理得到的生成图像进行区分，而对去模糊模型和判别模型进行对抗训练，其中，模糊图像训练集包括针对至少一种模糊核生成的模糊图像集合。2.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，在完成对抗训练之后，判别模型难以区分清晰图像训练集中的图像和生成图像。3.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，去模糊模型包括基于卷积神经网络的图像生成器。4.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，判别模型包括基于卷积神经网络的分类器。5.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，至少一种模糊核包括与运动模糊相对应的模糊核、与散焦模糊相对应的模糊核、和/或与不规则模糊相对应的模糊核。6.根据权利要求5所述的信息处理设备，其中，与运动模糊相对应的模糊核包括与第一预定范围内随机选择的运动长度以及第二预定范围内随机选择的运动角度相对应的模糊核；以及与散焦模糊相对应的模糊核包括与第三预定范围内随机选择的散焦半径相对应的模糊核。7.根据权利要求6所述的信息处理设备，其中，与不规则模糊相对应的模糊核包括：与第四预定范围内随机选择的方差相对应的高斯点扩散函数的模糊核；和/或将与第一预定范围内随机选择的运动长度以及第二预定范围内随机选择的运动角度相对应的模糊核、与第三预定范围内随机选择的散焦半径相对应的模糊核、以及与第四...

【专利技术属性】
技术研发人员：焦继乐，王淞，孙俊，
申请(专利权)人：富士通株式会社，
类型：发明
国别省市：日本,JP