基于深度学习的图像去模糊算法：DeblurGAN 题目描述 图像去模糊是计算机视觉中一项重要的底层视觉任务，旨在从因相机抖动、物体快速运动或对焦不准而产生的模糊图像中，恢复出清晰的图像。传统的去模糊方法通常基于复杂的物理模型，但计算量大且对模糊核估计非常敏感。DeblurGAN是一种基于生成对抗网络的端到端图像去模糊算法，它通过学习大量清晰-模糊图像对之间的映射关系，能够快速有效地从模糊输入中生成视觉质量较高的清晰图像。本题将详细讲解DeblurGAN的核心思想、网络结构、损失函数及其工作原理。 解题过程 问题定义与核心思想 问题 ：给定一张模糊图像 \( I_ B \)，目标是恢复出其对应的清晰图像 \( I_ S \)。 核心思想 ：DeblurGAN将去模糊问题视为一个 图像到图像的翻译问题 。它使用一个 生成对抗网络（GAN） 框架，其中： 生成器（Generator, G） ：是一个深度卷积神经网络，它的任务是“伪造”清晰图像。输入是模糊图像 \( I_ B \)，输出是生成的去模糊图像 \( G(I_ B) \)。 判别器（Discriminator, D） ：是另一个深度卷积神经网络，它的任务是“打假”。它需要判断输入的图像是真实的清晰图像 \( I_ S \)（标记为“真”），还是生成器伪造的图像 \( G(I_ B) \)（标记为“假”）。 对抗过程 ：生成器和判别器相互博弈、共同进化。生成器努力生成以假乱真的图像来骗过判别器，而判别器则努力提高自己的鉴别能力。通过这种对抗训练，生成器最终能学会生成非常逼真的清晰图像。 生成器网络结构：残差U-Net Deb