شبكة متكررة بالمقاييس لتصحيح الصور العميقة من التشتت

في مجال توضيح الصورة الواحدة، أثبتت استراتيجية "الانتقال من الخشن إلى الدقيق" (Coarse-to-fine)، أي استعادة الصورة الحادة تدريجياً على دقة مختلفة في الهرم، نجاحاً كبيراً في كل من الأساليب التقليدية القائمة على التحسين والأساليب الحديثة القائمة على الشبكات العصبية. في هذا البحث، ندرس هذه الاستراتيجية ونقترح شبكة متكررة حسب المقياس (SRN-DeblurNet) لهذه مهمة التوضيح. بالمقارنة مع العديد من الأساليب الحديثة القائمة على التعلم المذكورة في [25]، فإن شبكتنا لديها بنية بسيطة أكثر، عدد أقل من المعلمات وهي أسهل في التدريب. قمنا بتقييم طريقتنا على مجموعات بيانات كبيرة للتوضيح تحتوي على حركة معقدة. أظهرت النتائج أن طريقتنا يمكن أن تنتج نتائج ذات جودة أفضل من أفضل الأساليب الحالية، سواء بشكل كمي أو نوعي.