一种基于复原神经网络模型的图像复原方法

本发明公开了一种基于复原神经网络模型的图像复原方法，属于图像处理技术领域。本发明将RGB图像拆分为通道图像，分别获取各通道图像的疑似模糊区域；根据疑似模糊区域位置提取邻域多方位图像区域，基于频谱差距筛选得到有效模糊区域；依据多方位图像区域与有效模糊区域的频谱差距调整模糊区域频谱，得到两个模糊调节区域；用多方位图像区域替换有效模糊区域在频谱原点上的幅值，得到两个亮度调整的有效模糊区域；通过复原神经网络模型处理两个模糊调节区域和两个亮度调整的有效模糊区域，得到复原区域；最后拼接各通道复原区域，获得RGB复原图像。该方法通过多维度频谱分析与神经网络处理，提升了图像模糊区域的复原精度。