【技术实现步骤摘要】
一种基于Transformer的运动图像去模糊方法
[0001]本专利技术属于智能图像处理
，特别涉及一种基于Transformer的运动图像去模糊方法。
技术介绍
[0002]目前，图像采集在人们的生活和工作中起到不可或缺的作用，但是图像模糊问题在生活中普遍存在，由于相机抖动、物体快速运动失焦等问题，都会使图像变模糊。此外，在拍摄的场景下随时间不断的迁移，图像具有不可以重复性，如果相机抖动或物体快速移动从而导致模糊的问题，很有可能会导致图像不可用，对这类问题，具有很重要研究意义。因此，在生活中运动模糊图像是非常普遍的现象，比如说，拍照时手机快速移动从而产生了一定的模糊存在、用相机在拍照车辆快速移动的过程也会产生模糊的现象，为了解决这些方法，其目标就是将具有必要的边缘结构和局部信息恢复成高清的图像。
[0003]在深度学习没有出现之前，一般都是通过平移或者经过旋转相机运动来解决这些问题，同时这些问题也是模糊核已知的非盲去模糊。随之深度学习的出现主要是为了解决盲去模糊图像的问题，研究人员利用多尺度卷积神经网络以及...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于Transformer的运动图像去模糊方法，包括如下步骤：S1，准备图像去模糊的数据集，数据集包括Gopro、HIDE和RealBlur
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J；S2，数据预处理；S3，将步骤S1准备好的Gopro数据集中的模糊图像作为训练集，并将模糊图片放入Transformer模型中进行训练；S4，将每次放入Transformer模型训练出来的图片与参考图片放入损失函数中，不断计算返回的梯度，最后保存最优的模型传入到下一阶段进行学习；S5，将一张模糊图片输入到保存的模型中进行处理，得出一张清晰的图片。2.根据权利要求1所述的基于Transformer的运动图像去模糊方法，其特征在于，所述步骤S1中的数据集包括：训练集、验证集和测试集。3.根据权利要求1所述的基于Transformer的运动图像去模糊方法，其特征在于，所述步骤S2包括：将进入模型训练之前的图片随机切为160*160大小。4.根据权利要求1所述的基于Transformer的运动图像去模糊方法，其特征在于，所述步骤S3中的Transformer由MDTA、GDFN模块组成。5.根据权利要求4所述的基于Transformer的运动图像...
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