计算机工程与应用

作者：徐志京, 曾泓键

单位：上海海事大学 信息工程学院，上海 201306；

关键词：图像去模糊,双分支,频域信息,注意力机制,扩张卷积

基金：国家自然科学基金（62271303）；上海市浦江人才计划（C/D类）（22PJD029）。

针对现有的图像去模糊方法存在边缘信息损失，分块间伪影以及大模型高成本的问题，构建了深浅双分支特征融合的去模糊网络（deep-shallow deblur network，DSDN），从深层和浅层两个分支提取模糊特征。在深层分支中设计的频域自注意力和级联扩张卷积模块，能够在频域有效定位模糊特征并进行特征增强，同时在不增加核大小的前提下有效增大感受野。浅层分支高效提取模糊细节特征，通过残差连接的方式与深层特征融合，能够有效避免梯度消失。提出的空频双域加权联合的损失函数，能够在双域内引导优化网络训练，有效限制复原图像频域差异。在公开数据集GOPRO和HIDE上进行实验，所提方法取得了更高的指标，复原的图像细节更突出，在客观指标和主观观察上均优于现有的主流去模糊方法。

来源：2026年第3期

《计算机工程与应用》期刊编辑部

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