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申请/专利权人：北京工业大学

摘要：本发明提供一种模糊花粉颗粒图片处理方法、装置和电子设备，将待处理的模糊花粉颗粒图片输入生成对抗网络模型，输出清晰花粉颗粒图片；其中，生成对抗网络模型是以模糊花粉颗粒图片和与模糊花粉颗粒图片对应的清晰花粉颗粒图片为样本数据进行无监督训练后得到；与模糊花粉颗粒图片对应的清晰花粉颗粒图片为不同类别的清晰花粉颗粒图片中，与模糊花粉颗粒图片的特征相似度最大的清晰花粉颗粒图片。节省了真实成对数据的构建成本，缓解了成对数据难以获取的难题，而且也有效地规避了合成数据和真实数据之间数据分布的不一致性，提高模型在真实模糊数据上的去模糊效果。

主权项：1.一种模糊花粉颗粒图片处理方法，其特征在于，包括：将待处理的模糊花粉颗粒图片输入生成对抗网络模型，输出清晰花粉颗粒图片；其中，所述生成对抗网络模型是以模糊花粉颗粒图片和与所述模糊花粉颗粒图片对应的清晰花粉颗粒图片为样本数据进行无监督训练后得到；所述与所述模糊花粉颗粒图片对应的清晰花粉颗粒图片为不同类别的清晰花粉颗粒图片中，与所述模糊花粉颗粒图片的特征相似度最大的清晰花粉颗粒图片；所述与所述模糊花粉颗粒图片对应的清晰花粉颗粒图片为不同类别的清晰花粉颗粒图片中，与所述模糊花粉颗粒图片的特征相似度最大的清晰花粉颗粒图片，包括：将不同类别的清晰花粉颗粒图片输入编码器，输出不同类别的清晰花粉颗粒图片的特征图；将所述模糊花粉颗粒图片输入编码器，输出模糊花粉颗粒图片的特征图；计算所述不同类别的清晰花粉颗粒图片的特征图与所述模糊花粉颗粒图片的特征图之间的特征相似度；确定与所述模糊花粉颗粒图片的特征图之间的特征相似度最大的清晰花粉颗粒图片的特征图对应的清晰花粉颗粒图片为与所述模糊花粉颗粒图片对应清晰花粉颗粒图片；其中，所述编码器包括4个卷积块和2个最大池化层，其中每个卷积块包含三个部分：64个3X3的卷积核、批量归一化操作和Relu激活函数；所述生成对抗网络模型包括生成器和判别器；所述生成器的网络结构包括Dense，Tanh，BN，Conv2d以及上采样Upsampling2D操作；所述判别器的网络结构包括Conv2D，Tanh，最大池化MaxPooling2D，Dense和Sigmoid操作。

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