《SRN-DeblurNet：Scale-recurrent Network for Deep Image Deblurring》论文笔记

港控/mmm° 2023-10-11 10:28 51阅读 0赞

代码地址：[SRN-DeblurNet][]

# 1. 概述 #

> 导读：图像去模糊是从粗糙到精细（coarse-to-fine）的过程，在传统方法与基于深度学习的方法中，一般使用金字塔结构中不同分辨率逐渐去重建得到清晰的图像，这篇文章也是使用这样的方式从而提出了一个新的模糊去除方法Scale-recurrent Network（SRN-DeblurNet）。相比一些现有的方法其具有结构简单、参数量少、且容易训练的特点，性能也是比较好的。

下图2中的前3幅图展示了图像处理的不同CNN网络结构，图（a）中是经典的U型结构，这个结构是文章算法采用了的；图（b）是级联形式的网络，文章采用参数共享的网络来减少参数与训练的难度，此外文章在级联出使用LSTM之类的网络进行特征提取，更好重建清晰图；图（c）是使用膨胀卷积的网络，这样回增大网络的感受野。而文章是将这些网络设计中的优点集成，从而得到这篇文章的网络结构SRN，见图（d）所示。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21fYnVkZHk_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
文章中的方法与其它的一些方法进行对比，其结果见图1所示，可以看出其重建的效果还是不错的。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21fYnVkZHk_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

# 2. 网络设计 #

## 2.1 网络结构 ##

文章的网络结构见图3所示，它是一个由多个尺度图像输如构建的多层网络，类似于构建一个重构金字塔，逐级优化从而得到最后的重建清晰图。具体的网络结构见具体原文所示。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21fYnVkZHk_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

## 2.2 Scale-recurrent Network（SRN） ##

在网络中的中间数据（ h i h^i hi）与输出数据（ I i I^i Ii），其重构的数学表达为：  
![在这里插入图片描述][20190922221527722.png]  
其中， i = 1 i=1 i=1代表的是最好的尺度，也就是分辨率最大的层级， B i , I i B^i,I^i Bi,Ii是不同层级的模糊图与重建之后的图像， N e t S R Net\_\{SR\} NetSR是重建网络， θ S R \\theta\_\{SR\} θSR是网络中的参数。  
在公式1中已经描述了网络的大致结构，除此之外网络还有一些可以灵活设计的部分：

*  1）网络中的循环网络部分，可供选择的有RNN、LSTM、GRU，文章里面从实际的效果上选择的是ConvLSTM；
 *  2）对于上采样操作的选择，可选的有deconvolution layer、sub-pixel convolution与图像resize，文章里面选用的是双线性差值方式；

## 2.3 使用ResBlocks的编解码器 ##

**编解码网络**  
编解码结构的U型网络在实际中有广泛使用，但这样的结构对于这篇文章所要处理的任务来说就有点并不是适合，主要的原因有：

*  1）对于去模糊的任务，感受野需要很大才能处理严重模糊的情况，这就导致了需要增加网络的层数，但会带来大量的参数与中间特征，而且中间的特征分辨率过小也无法有效复原清晰图像；
 *  2）在编解码器中添加过多的卷积操作会使得网络转换的效率下降；
 *  3）文章的结构中间采用了循环网络；

**编解码器中的ResBlock**  
对于上面|问题文章设计了两个基础网络block：**Encoder ResBlocks（EBlocks）** 与 **Decoder ResBlocks（DBlocks）**，他们两个是呈现相互对称的形式，这些模块的stride为2。  
对于网络引入循环网络，这里将公式1的描述进行了修改，则添加了循环网络的描述为：

![在这里插入图片描述][20190922221620738.png]

## 2.4 网络的损失函数 ##

网络的损失函数采用的是 L 2 L\_2 L2损失函数，这个损失函数在一些精度要求不高的场景下可以使用，其固有的性质会使得重建结果模糊化，丢失高频信息，其损失函数定义为（ k i = 1.0 k\_i=1.0 ki=1.0）：  
![在这里插入图片描述][20190922221846234.png]

# 3. 实验结果 #

网络的总体性能：  
![在这里插入图片描述][20190922222807833.png]  
多尺度重建对于性能的影响：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21fYnVkZHk_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

[SRN-DeblurNet]: https://github.com/jiangsutx/SRN-Deblur
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