细节增强的matlab代码-EECS225B-Motion-Deblurring:EECS225B运动去模糊

细节增强的matlab代码使用HDRNet进行运动去模糊 Anmol Parande和Dominic Carrano的EECS225B最终项目 查看结果 抽象的 是一个神经网络，它使用双边网格系数来执行实时校正（例如对比度增强和亮度调节），以极大地提高在手机上拍摄的图像的质量。 但是，最初开发该系统时，运动模糊的问题（手机摄影中最常见的问题之一）并未得到解决。 鉴于HDRNet在其他任务上的成功，我们研究了几种将其扩展到运动去模糊的方法，这将为手机图像增强提供统一的框架。 但是，即使进行了广泛的修改（例如使用残差块），HDRNet的双边网格模型也无法恢复发生不均匀运动模糊时丢失的细节。 资料产生 我们所有的模型都接受了来自的大约1000张图像的训练。 它们是通过blur_data.py脚本生成的。 该脚本使用描述的过程，其中针对每个图像生成一个随机运动流。 每个流向量为相应的像素定义一个模糊核，然后将其应用于图像。 usage: blur_data.py [-h] --data-dir OUTPUT_DIR -n N 训练 使用Google Colab上的train.ipynb对模型进