·496· 智能系统学报 第15卷 峰值信噪比(PSNR)是27.27，结构相似度(SSIM) 为说明本文提出模型的优越性，我们对Sun 是0.8991，PSNR和SSIM皆高于模型b、模型c和 等及Kupyn等提出的模型进行了对比实验，使 模型d的峰值信噪比和结构相似度，证明了本文 用上述本文自建的数据集，实验结果如表3所示， 提出网络结构的有效性。 图9是选取了测试集中4幅图像的实验效果图。 品O受福 (a)清晰图 (b)模糊 (c)本文提出 (d)模型b (e)模型c (f)模型d 的模型 图8实验结果对比图 Fig.8 Comparison of experimental results 表3图像质量评价结果 Table 3 Results of image quality evaluations 模型 PSNR/dB SSIM 本文算法模型 27.27 0.8991 Sunuin 24.81 0.8125 Kupyn4 26.31 0.8503 (a)本文提出的模型 (b)Sun模型 (c)Kupyn!4模型 图9与其他模型对比结果 Fig.9 Comparison with other models峰值信噪比 (PSNR) 是 27.27，结构相似度 (SSIM) 是 0.899 1，PSNR 和 SSIM 皆高于模型 b、模型 c 和 模型 d 的峰值信噪比和结构相似度，证明了本文 提出网络结构的有效性。 为说明本文提出模型的优越性，我们对 Sun 等 [11] 及 Kupyn 等 [14] 提出的模型进行了对比实验，使 用上述本文自建的数据集，实验结果如表 3 所示， 图 9 是选取了测试集中 4 幅图像的实验效果图。 表 3 图像质量评价结果 Table 3 Results of image quality evaluations 模型 PSNR/dB SSIM 本文算法模型 27.27 0.8991 Sun[11] 24.81 0.8125 Kupyn[14] 26.31 0.8503 (a) 清晰图 (b) 模糊 (c) 本文提出 的模型 (d) 模型 b (e) 模型 c (f) 模型 d 图 8 实验结果对比图 Fig. 8 Comparison of experimental results (a) 本文提出的模型 (b) Sun[11] 模型 (c) Kupyn[14] 模型 图 9 与其他模型对比结果 Fig. 9 Comparison with other models ·496· 智 能 系 统 学 报 第 15 卷