基于双向互补学习网络的散焦模糊检测
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摘 要：散焦模糊检测存在轮廓细节丢失、错分均质清晰区域以及难以处理低对照度渐变区域等诸多问题，针对上述问题，提出一种基于双向互补学习的散焦模糊检测网络，双向学习、逐层融合、互补信息以生成高质量检测结果。双向互补学习网络由特征提取残差模块、双向互补解码子网和融合校正解码子网构成。残差模块提取原始图像的分层级特征；双向互补解码子网同时学习模糊区域和清晰区域的信息，形成互补学习、互补不足；融合校正解码子网则逐层融合成对互补特征图，校正预测误差；此外，所有解码子网均采用分层监督的方式引导网络高效学习。（剩余17474字）
