Bild oskärpa kärna klassificering och parameteruppskattning är kritiska för blind bild deblurring. Nuvarande dominerande metoder använder handgjorda oskärpa funktioner som är optimerade för en viss typ av oskärpa, vilket inte är tillämpligt i verklig blind dekonvolution ansökan när Point Spread Funktion (PSF) av oskärpa är okänd. I detta dokument, ett tvåstegssystem med hjälp av Deep Trolief Networks (TDBN) föreslås att först klassificera oskärpa typ och sedan identifiera dess parametrar. Till det bästa av vår kunskap, är detta första gången som Deep Belief Network (DBN) har tillämpats på problemet med oskärpa analys. I klassificeringen av oskärpa typ försöker vår metod identifiera oskärpa typ från blandade indata av olika oskärpa med olika parametrar, snarare än oskärpa uppskattning baserat på antagandet av en enda oskärpa typ i nuvarande metod. Till detta mål, en semi-övervakad DBN utbildas för att projicera indataprover i en diskriminerande funktion utrymme, och sedan klassificera dessa funktioner. Dessutom, i parameter identifiering, den föreslagna edge detektion på logaritm spektrum hjälper DBN att identifiera de oskärpa parametrar med mycket hög noggrannhet. Experiment visar hur effektiva de föreslagna metoderna är med bättre resultat jämfört med den senaste tekniken på Berkeley-segmenteringsdatauppsättningen och Pascal VOC 2007-datauppsättningen.
Yan och Shao REF föreslår ett tvåstegssystem med hjälp av djup tro nätverk för att klassificera den suddiga typen först och sedan identifiera sina parametrar.
Image Blur Classification and Parameter Identification using Two-stage Deep Belief Networks
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}