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申请/专利权人：中山大学
摘要：本发明公开了一种基于自适应权重和生成对抗网络的QR码图像去模糊方法，涉及计算机视觉的技术领域，包括首先构建清晰‑模糊QR码图像对数据集和去模糊网络模型，并设置生成器损失函数和鉴别器损失函数；之后利用清晰‑模糊QR码图像对数据集对去模糊网络模型中的生成器和鉴别器进行对抗训练，获得训练好的去模糊网络模型；最后获取待处理的QR码图像，输入训练好的去模糊网络模型，获得去模糊后的QR码图像。本发明能够从模糊QR码图像中复原出高质量的清晰QR图像，复原过程中保存更多的结构和边缘信息，避免结构失真，提高了QR码的识别准确率。
主权项：1.一种基于自适应权重和生成对抗网络的QR码图像去模糊方法，其特征在于，包括：S1：构建清晰-模糊QR码图像对数据集；S2：建立去模糊网络模型，包括生成器和鉴别器；S3：将清晰-模糊QR码图像对数据集输入去模糊网络模型中，设置生成器损失函数和鉴别器损失函数，对生成器和鉴别器进行对抗训练，获得训练好的去模糊网络模型；S4：获取待处理的QR码图像，输入训练好的去模糊网络模型，获得去模糊后的QR码图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 基于自适应权重和生成对抗网络的QR码图像去模糊方法
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