与caffe解卷积

Question

我想知道是否有可能使用在给定焦点处的目标点扩散函数对Caffe中的图像执行解卷积。沿着this approach的路线。

如果是，那么最好的方法是什么？

Answer 1

可以使用Caffe（和CNN一般）对图像进行去卷积，但该方法可能不如您希望的一般。

CNN可以将模糊的图像作为输入和输出清晰的图像。由于网络是卷积的，输入可以是任何大小的。这可以很容易地使用卷积层和欧几里得损失层在Caffe中完成。或者，您可以尝试添加一些池化和解卷积层。

可以训练CNNs以对特定模糊PSF中的图像进行去卷积，就像在链接中一样。 （见：[Xu et al.:Deep Convolutional Neural Network for Image Deconvolution. NIPS 2014]）。这很有效，但你必须为每个新的PSF重新训练CNN（这需要很多时间）。

我试图训练CNN做盲解卷积（PSF未知），它对文本文件非常有效。您可以在[Hradiš et al.: Convolutional Neural Networks for Direct Text Deblurring. BMVC 2015]获得经过培训的网络和python-Caffe脚本。这种方法适用于其他类型的图像，但不适用于不受限制的照片和不同的模糊。对于一般的照片，我猜想它可以适用于小范围的模糊。

另一种可能性是进行逆滤波（例如使用维纳滤波器）并使用CNN处理输出。这样做的好处是，您可以非常快速地为新PSF计算逆滤波器，并且CNN保持不变。 [Schuler等：用于非盲图像解卷积的机器学习方法。 CVPR 2013]