基于双向互补学习网络的散焦模糊检测

Dual direction complementary learning network based defocus blur detection
张广强1
郑津津1
丰穗1
苏天成1
周洪军2
1. 中国科学技术大学 精密机械与精密仪器系, 合肥 230026
2. 国家同步辐射实验室, 合肥 230029

摘要

散焦模糊检测存在轮廓细节丢失、错分均质清晰区域以及难以处理低对照度渐变区域等诸多问题,针对上述问题,提出一种基于双向互补学习的散焦模糊检测网络,双向学习、逐层融合、互补信息以生成高质量检测结果。双向互补学习网络由特征提取残差模块、双向互补解码子网和融合校正解码子网构成。残差模块提取原始图像的分层级特征;双向互补解码子网同时学习模糊区域和清晰区域的信息,形成互补学习、互补不足;融合校正解码子网则逐层融合成对互补特征图,校正预测误差;此外,所有解码子网均采用分层监督的方式引导网络高效学习。提出的方法在三个公开数据集上F分数分别提升了1.1%、0.1%、1.8%,检测速度达到26.618 fps,超越了现存方法。双向互补学习网络可以有效地挖掘分层级特征和互补标签的信息,快速地生成检测结果。

基金项目

国家自然科学基金联合基金资助项目(GG2090090072,U1332130,U1713206)
国家自然基金重大仪器专项资助项目(61727809)
安徽省重点研究与开发计划资助项目(1704a0902051)
国家重点研发资助项目(SQ2019YFC010463)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.12.0683
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第7期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2190-2195
文章编号: 1001-3695(2022)07-044-2190-06

发布历史

[2022-03-09] 优先出版
[2022-07-05] 印刷出版

引用本文

张广强, 郑津津, 丰穗, 等. 基于双向互补学习网络的散焦模糊检测 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (7): 2190-2195. (Zhang Guangqiang, Zheng Jinjin, Feng Sui, et al. Dual direction complementary learning network based defocus blur detection [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (7): 2190-2195. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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