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申请/专利权人：中国科学技术大学

摘要：本发明公开了一种基于运动感知事件数据表征驱动的图像去模糊方法，其步骤包括：1获取待处理的模糊图像和对应曝光过程中的事件序列；2按照提出的偏差累积法处理事件序列；3通过循环运动特征提取模块提取带有运动信息的事件特征；4通过编码网络对图像数据进行特征提取；5通过特征对齐融合模块将事件特征与图像特征进行跨模态对齐融合；6通过解码网络生成去模糊后的图像。本发明通过挖掘事件流数据中包含的运动信息，辅助增强图像去模糊效果。

主权项：1.一种基于运动感知事件数据表征驱动的图像去模糊方法，其特征在于，是按如下步骤进行：步骤1、获取训练图像数据集及其对应曝光时间内的事件数据：步骤1.1、获取真实的模糊图像数据集，记为X={x1,x2,…,xi,…,xN}，其中，xi表示第i张模糊图像，i=1,2,…,N，N为模糊图像的数量；获取真实的清晰图像数据集，记为Y={y1,y2,…,yi,…,yN}，其中，yi表示第i张清晰图像；令I={X,Y}表示训练图像数据集；步骤1.2、X输入事件仿真器中生成合成事件数据集E={e1,e2,…,ei,…,eN}，其中，ei表示第i张模糊图像xi在其曝光时间[tstart,tend]内所生成的合成事件数据，且,其中，xi,j,yi,j,ti,j,pi,j分别表示第i个合成事件数据ei中第j个事件的横坐标、纵坐标、发生的时间戳和极性，Qi表示第i个合成事件数据ei中包含的事件总数；步骤2、将第i张模糊图像xi的曝光时间[tstart,tend]均分为2×A段，每段的时间跨度为，利用偏差累积法分别对时间戳在与范围内的事件进行处理，得到xi的第a个事件表征cia；步骤3、构建基于运动感知事件表征驱动的图像去模糊网络，包括：S个循环运动提取模块、编码网络、特征对齐融合模块、解码网络：步骤3.1、S个循环运动提取模依次对xi进行处理，得到xi的A个事件特征{gi,sa|a=1,2,…,A}；其中，gi,sa表示第s个循环运动提取模块输出的第a个事件特征；步骤3.2、所述编码网络对xi和第A个事件特征gi,sA进行处理，得到xi的编码特征Fi,ST；步骤3.3、所述解码网络对Fi,ST进行处理，得到xi的预测清晰图像；步骤4利用式9和式10构建反向传播的损失函数： 9 10式9中，K为中的像素点数，为中的第k个像素点，yik为yi中的第k个像素点；MSE表示均方误差；步骤5基于真实的模糊图像数据集X及其对应的合成事件数据集E以及真实的清晰图像数据集Y，对图像去模糊网络进行训练，并计算损失函数L，使用反向传播算法更新网络参数和权重，当训练迭代次数达到设定的次数时训练终止，从而得到最优图像去模糊模型，用于对模糊图像进行去模糊处理，以获得对应的清晰图像。

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百度查询： 中国科学技术大学 一种基于运动感知事件数据表征驱动的图像去模糊方法