Jul, 2016

图像连拍去模糊的端到端学习

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TL;DR本文提出了一种基于神经网络模型的多帧盲反卷积新方法，通过采用两种最近的图像去模糊技术并结合成单个神经网络结构的鉴别方法来进行图像去模糊，该混合架构结合了卷积核的显式预测和频域 Fourier 系数的非平凡平均值，为了充分利用爆发中所有图像中包含的信息，该网络嵌入较小的网络，可以在早期层中显式地允许模型在图像间传递信息，并使用一组人工生成的培训示例来进行端对端的训练，实现了多帧盲反卷积的竞争性能，既具有质量又具有运行时间。
neural network modelmulti-frame blind deconvolutionimage deblurringfourier coefficientsbackpropagation
发现论文，激发创造
  • 学习去模糊

    我们描述了一种基于学习的盲图片去卷积的方法，该方法使用了深层次架构，部分来源于最近关于神经网络学习的工作，部分则包含了特定于图片去卷积的计算。该系统在一组人工生成的训练样例上进行端到端的训练，实现了在盲图片去卷积方面的竞争性表现，无论是在质量还是运行时间方面。

    Jun, 2014

  • 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

  • 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

  • 动态场景去模糊的深层多尺度卷积神经网络

    本文提出了一种多尺度卷积神经网络模型，用于处理不同来源的模糊，通过使用自定义的大规模数据集训练该模型，实现了在动态场景去模糊方面的卓越性能。

    Dec, 2016

  • 核预测网络进行突发噪声去除

    本文提出了一种技术，用于联合去噪从手持相机拍摄的一连串图像。特别地，我们提出了一个卷积神经网络体系结构，用于预测空间变化的核对齐和去噪，一种基于真实噪声形成模型的合成数据生成方法，以及通过一个退火损失函数指导的优化，以避免不良的局部最小值。我们的模型在真实数据和合成数据的宽范围噪声水平上与现有技术相匹配或表现优越。

    Dec, 2017

  • 迭代非盲去模糊的全卷积网络学习

    本文提出了一种全卷积网络用于迭代非盲去卷积，通过将非盲去卷积问题分解成图像去噪和图像去卷积，训练 FCNN 在梯度域中消除噪声，并使用学习到的梯度来引导图像去卷积步骤，可以迭代地去模糊图像，能够学习自适应的图像先验，保持局部（细节）和全局（结构）信息，经过基准数据集的定量和定性评估表明，所提出的方法在质量和速度方面表现优异，可胜任同类算法。

    Nov, 2016

  • 基于事件的动态模糊矫正学习

    本文提出了一种基于事件相机的深度学习方法，通过卷积循环神经网络和可微分方向事件过滤模块整合全局和局部尺度的视觉和时态知识，提取边界先验信息，从而达到了恢复运动模糊图像的最佳质量，适用于真实世界的运动模糊问题。

    Apr, 2020

  • 学习盲目运动去模糊

    本文介绍了一种使用神经网络的实时视频去模糊技术，将多个连续模糊的图像传递信息给递归神经网络来还原所需的清晰图像或视频。

    Aug, 2017

  • 野外运动模糊矫正

    通过使用卷积网络架构和野外实拍数据集，文章提出了一种用于图像去模糊的方法，达到了最先进的性能并解决了复杂背景下的物体遮挡问题。

    Jan, 2017

  • 迭代残差 CNN 在连拍摄影应用中的应用

    本文介绍了一种基于迭代卷积网络的低质量图像拍摄技术，该技术利用爆发式拍摄的图像帧进行高质量图像的恢复和去噪，并在爆发式拍摄流程中进行了多项改进，方法展现出稳定的性能，不受帧数、顺序等限制。

    Nov, 2018