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作者：孙灵;
单位：太原科技大学;
摘要：传统的残差网络在复原运动目标模糊图像时，在模糊程度较严重的情况下，存在特征提取不充分、噪声干扰等问题，导致恢复出的图像无法完全达到原始图像的清晰度和细节。对此，提出基于改进残差网络的运动目标模糊图像复原方法。对采集到的运动目标模糊图像，采用多损失函数融合方法改进传统残差块结构，构建编码器-解码器网络训练结构，训练损失函数，提升网络的特征学习能力。通过完成训练的网络，输出运动目标模糊图像复原结果。实验结果表明，该方法复原运动目标模糊图像的峰值信噪比高于30 dB，结构相似性高于0.9。
关键词：改进残差网络;;运动目标;;多损失函数融合;;模糊图像;;编辑器-解码器网络;;复原方法
