图像散焦检测攻击的去模糊方法技术

本发明专利技术属于图像信息处理技术领域，公开一种图像散焦检测攻击的去模糊方法，提出了一种通过攻击模糊检测网络，并设计模糊感知变换模块，以完成散焦图像去模糊的方法

【技术实现步骤摘要】
图像散焦检测攻击的去模糊方法


[0001]本专利技术属于图像信息处理
，涉及一种图像散焦检测攻击的去模糊方法
。

技术介绍

[0002]目前，与本专利技术相关的技术包括三方面：第一是散焦图像去模糊算法；第二是散焦模糊检测算法；第三是模型的对抗性攻击
。
[0003]基于深度学习的散焦图像去模糊算法主要分为两类：一类方法是利用包含散焦模糊图像及其清晰真值图像的数据集，对去模糊网络进行全监督训练的方法
。Son
等人在文献
《Single image defocus deblurringusing kernel
‑
sharing parallel atrous convolutions》
中提出了一种采用了空间变化的逆核以实现对单像素输入图像的散焦去模糊
。Ruan
等人在文献
《Learning to deblur usinglight field generated and real defocus images》
>中设计了一种新的动本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种图像散焦检测攻击的去模糊方法，具体为使用模糊感知变换以攻击离焦检测的散焦图像去模糊学习方法，其特征在于，步骤如下：整个训练过程主要分为再模糊网络的训练阶段和去模糊网络的训练阶段；（1）再模糊网络的训练阶段提出方法以编码器
‑
解码器结构为基础构建再模糊网络，其中，编码器由五个
VGG
卷积块构成；解码器主要由一系列上采样层和
3*3
卷积层构成，在解码器的每两个卷积层之间，添加由三个卷积层和一个自适应平均池化组成的模糊感知变换模块；同时构建一个独立的解码器模型，为模糊感知变换模块提供输入图像的模糊特征；解码器模型由一系列卷积层和上采样块组成，使用重建损失事先训练好；此外，还使用一个预先训练的散焦模糊检测网络作为被攻击对象；首先，提出方法使用再模糊网络将输入的散焦图像转换为全模糊图像，为了训练再模糊网络，一个预先训练过的散焦模糊检测网络将被攻击，以完成整个训练；再模糊网络输出全模糊图像后，散焦模糊检测网络将全模糊图像的原聚焦区域预测为散焦区域，再模糊网络将原聚焦区域转变为散焦模糊区域；故经过训练后，再模糊网络将具备把输入的散焦图像转换为全模糊图像的能力；以攻击散焦模糊检测网络的方式，约束再模糊网络进行训练的损失表示为：其中，，
T
为批次大小
batchsize
，为再模糊网络输出的再模糊区域，代表某一位置的像素，则代表批次
batch
中第
t
张图像对应的模糊检测标记某一位置的像素值，即为预先训练的散焦模糊检测网络，为预先训练的散焦模糊检测网络的预训练参数，代...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵文达，胡广，王海鹏，刘颢，杨向广，夏学知，
申请(专利权)人：大连理工大学，
类型：发明
国别省市：