Sep, 2014

图像去模糊技术的最新进展

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TL;DR本文对图像去模糊技术的最新发展，包括非盲目 / 盲目、空间不变 / 变异去模糊技术进行了综述，通过分析现有方法如何处理去模糊任务中的病态问题，将现有方法分为五类：贝叶斯推断框架、变分方法、稀疏表示方法、单应性建模和区域方法。虽然这些方法已经取得了一定的发展，但是图像去模糊，特别是盲目情况下，受到复杂的应用条件的限制，使得模糊核很难获取。本文针对这一问题进行了系统的综述，并提出了未来的发展方向。
image deblurringnon-blind/blind techniquesbayesian inference frameworkvariational methodssparse representation-based methods
发现论文，激发创造
  • 深度图像去模糊：综述

    该论文综述了基于深度学习的图像去模糊方法，包括问题的起源、数据集、性能度量、方法分类、应用及挑战与未来方向。

    Jan, 2022

  • 深度学习在盲目运动去模糊中的应用：现状与未来展望

    本文综述了近六年来深度学习在盲运动去模糊中的应用，包括数据集、评估指标和方法的全面概述。通过对不同基本网络的分类和总结，详细探讨了它们的优点和局限性，并进行了最新方法的定性和定量实验结果比较。最后，针对现有挑战和未来路径进行了分析。

    Jan, 2024

  • 深度神经图像去模糊的综合调查

    深度神经网络在图像去模糊领域取得了重大突破，本文综述了盲目和非盲目图像去模糊中最流行的深度神经网络结构、性能指标和广泛使用的数据集，并讨论了该领域的当前挑战和研究空白，提出了未来研究的潜在方向。

    Oct, 2023

  • 非盲图像去模糊的端到端可解释学习

    本篇论文提出了一种用于图像去模糊的简单而高效的算法，其通过预处理 Richardson 解算器，使用模糊核和自然图像先验核的近似逆滤波器，以卷积的形式代替通用的线性预处理器，可以实现图像间高效的参数共享；同时利用 CNN 嵌入学习预处理器与辅助变量的 proximal operator，进一步提高了算法的鲁棒性与准确性，使其成为非盲目图像去模糊领域中性能更出色的算法。

    Jul, 2020

  • 基于图像的单张照片盲图像去模糊

    本文介绍了一种基于图的盲图像去模糊算法，该算法通过将图像块解释为加权图上的信号来解决盲图像去模糊问题。该算法可通过稳健的滤波和尖锐度提升等优秀性能有效恢复出潜在的清晰图像，并在质量和数量上优于现有的方法。

    Feb, 2018

  • 基于相位图像的单幅图像盲模糊核估计

    本文提出了一种基于自相关的相位图像的频域方法，直接从运动模式中提取高质量的模糊核，在加入对模糊核和潜在图像的正则化约束下，优化求解模糊核和清晰图像的问题，从而实现图像去模糊。此方法可处理空间变化和非均匀模糊，并在合成和真实数据上得到了良好的结果。

    Nov, 2018

  • 基于显著区域分割的图像去模糊改进

    本文提出了一种基于显着性检测的去模糊方法以及一种基于偏微分方程模型的自适应优化模型的去模糊方法，并证明了两种方法的有效性。

    Feb, 2015

  • 盲目运动去模糊的神经网络方法

    研究了一种使用神经网络进行盲运动去模糊的新方法，该网络通过学习预测一个去卷积滤波器的复傅里叶系数来计算从未知运动核产生的模糊图像。该方法在 GPU 硬件上的并行性能优异，并且展现出接近现有最先进迭代方法的精度和鲁棒性。

    Mar, 2016

  • DeepDeblur: 快速一步模糊人脸图像复原

    我们提出了一种快速有效的一步恢复模糊人脸图像的方法，该方法基于卷积神经网络，可以处理各种大小的人脸图像，加入了光滑正则化和面部正则化来保持面部身份信息，取得了最先进的效果和提高了 100 倍的运行速度，并在人脸识别精度上有显著提高。

    Nov, 2017

  • 贝叶斯盲卷积再审视

    论文介绍一种通过重新定义罚函数的方式将变分贝叶斯方法映射为非标准的极大后验概率问题，并展示这种方法的先进性，解释其成功的原因，并提供了严格的选择最佳图像先验的标准。

    May, 2013