低速旋转弹导引头具有抖动和旋转等运动特性，使得其采集图像存在严重的模糊特点，直接影响了后续图像算法对目标识别的准确性，进而影响制导精度。针对以上问题，提出一种基于生成对抗神经网络的盲去模糊算法。利用复合运动模糊仿真系统，实现了对弹载图像抖动和旋转等运动模糊的模拟，并制作弹载图像模糊数据集。使用卷积神经网络作为生成器和判别器的基本架构，并设计多个损失函数共同优化网络，以减小图像在修复复原过程中的噪声并保持图像平滑。实现了弹载图像的去模糊，并获得更加稳定、清晰的图像序列。实验结果表明，该算法的去模糊效果在峰值信噪比、结构相似性指标上比现阶段其他算法更好，更符合人类视觉的主观感受，具有工程应用价值。
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