arXiv cs.CV· Kebin Contreras, Luis Toscano-Palomino, Rafael Torres, Jorge Bacca·· 4 小时前AI 评分30
面向近视视觉图像恢复的梯度正则化深度学习方法
A Gradient-Regularized Deep Learning Method for Restoring Image in Myopic Vision
AI 导读
一种梯度正则化深度学习方法用 U-Net 生成变换图像，以抵消由二阶 Zernike 多项式 Z_2^0 建模的近视散焦像差。模型仅在 KITTI 上训练，在 DIV2K 与 ImageNet 上测试，近视条件下基线 PSNR 为 19.47 至 27.42 dB，该方法将 PSNR 提升 1.48 至 7.34 dB，并取得明显更低的感知误差。
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