【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于信息技术的图像编码，更具体地，涉及一种木板图像去模糊的方法、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、木板图像采集在木板生产制造过程中起到不可或缺的作用，但是在木板生产线上，木板通常以高速运动的方式经过检测装置，相机需要在极短的时间内捕捉到清晰的木板图像。然而，由于相机的运动或振动以及木板自身的高速运动，常常导致采集的图像出现运动模糊。为了解决这一问题，目前有多种方法被提出，如采用高速快门的相机、增加图像采集的光照强度、使用机械装置减缓木板运动速度等。然而，这些方法都有各自的局限性和不足。随着深度学习的发展，为图像去模糊提供了一种新的方向。研究人员利用卷积神经网络、对抗网络对模糊图像进行去模糊操作，使其恢复成清晰图像。
2、中国专利技术专利cn113570516a公开了基于cnn-transformer混合自编码器的图像盲运动去模糊方法，所述方法包括两个阶段，分别为模型训练阶段和预测阶段，模型训练阶段包括以下步骤：步骤一：准备图像去模糊标准数据集；步骤二：实验数据预处理；步骤三：将图像去模糊标准数据集的训练集中...
【技术保护点】
1.一种木板图像去模糊的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种木板图像去模糊的方法，其特征在于，所述木板图像去模糊模型包括前卷积模块、编码器、解码器、损失函数模块和后卷积模块，其中编码器和解码器中每层包括前馈神经网络；
3.根据权利要求2所述的一种木板图像去模糊的方法，其特征在于，所述木板图像去模糊模型的执行流程为：
4.根据权利要求2或3所述的一种木板图像去模糊的方法，其特征在于，对前馈神经网络进行改进：
5.根据权利要求4所述的一种木板图像去模糊的方法，其特征在于，在编码器和解码器中的自注意力层中，引...
【技术特征摘要】
1.一种木板图像去模糊的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种木板图像去模糊的方法，其特征在于，所述木板图像去模糊模型包括前卷积模块、编码器、解码器、损失函数模块和后卷积模块，其中编码器和解码器中每层包括前馈神经网络；
3.根据权利要求2所述的一种木板图像去模糊的方法，其特征在于，所述木板图像去模糊模型的执行流程为：
4.根据权利要求2或3所述的一种木板图像去模糊的方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：孟庆龙，许红剑，白金强，孟祥钰，孔冰洁，
申请(专利权)人：山东省计算中心国家超级计算济南中心，
类型：发明
国别省市：
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