카메라 흔들림과 객체 간 상대 움직임으로 인해 발생하는 이미지 블러 문제를 더 잘 해결하기 위해, 본 논문에서는 이미지 디블러를 위한 다중 스케일 교차 연결 잔차 네트워크를 설계하였으며, '거친 단계에서 세밀한 단계로' 진행하는 다중 스케일 방식을 사용하여 점진적으로 선명한 이미지를 복원한다. 먼저, 네트워크의 폭을 확장하고 다양한 스케일 간의 특징 정보를 추출 및 융합하기 위해 다중 스케일 잔차 모듈을 제안하였다; 다음으로, 확장 컨볼루션 기반 교차 연결 잔차 모듈을 제안하여 블러 이미지의 고주파 정보를 점진적으로 복원한다; 마지막으로, 한 층의 컨볼루션을 이용하여 특징 맵을 재구성한다. 실험 결과, 본 논문의 디블러 알고리즘은 피크 신호대잡음비 및 구조적 유사도가 각각 32.3136 dB와 0.9425로 현재의 최신 이미지 디블러 기술보다 우수함을 보여준다. 평가 지표와 주관적 효과 모두에서 본 논문의 디블러 방법이 더 강력한 이미지 복원 능력과 풍부한 텍스처 디테일을 가지고 있음을 확인할 수 있으며, 이미지 디블러 효과를 효과적으로 향상시켜 더 높은 실용 가치를 지닌다.

이미지 디블러;다중 스케일 잔차;확장 컨볼루션;교차 연결 잔차;수용 영역