NGHIÊN CỨU ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH NAFNET TRONG KHỬ MỜ VÀ KHỬ NHIỄU ẢNH

Tóm tắt

Khôi phục ảnh là một bài toán quan trọng trong lĩnh vực xử lý ảnh và thị giác máy tính, có nhiều ứng dụng trong giám sát an ninh, y tế, và các hệ thống thị giác thông minh. Gần đây, các mô hình học sâu đã đạt được những cải thiện đáng kể trong khôi phục chất lượng ảnh. Trong số đó, NAFNet là một kiến trúc mới đơn giản và hiệu quả với thiết kế loại bỏ hàm kích hoạt phi tuyến, nhằm giảm độ phức tạp tính toán và cải thiện khả năng hội tụ. Bài báo này tập trung đánh giá hiệu năng của NAFNet với một số mô hình khử mờ và khử nhiễu ảnh tiên tiến khác như DeepDeblur, SRNNet, MPRNet, thực nghiệm trên bộ dữ liệu chuẩn với các chỉ số đánh giá PSNR và SSIM. Kết quả cho thấy NAFNet đạt hiệu năng cạnh tranh, bảo toàn chi tiết ảnh tốt và hội tụ nhanh trong quá trình huấn luyện.