该论文提出了一种新算法，可以同时实现在任意 6-DOF 摄像机运动和不受限制的场景深度下的高质量光场去模糊和深度估计，通过利用光场的多视角特性，减轻了优化的反演性质，利用强深度线索和多视角模糊观察。

Nov, 2017

通过高级光场渲染方法将 Richardson-Lucy 去模糊算法扩展到 4-D 光场中，成功实现了无需深度估计即可处理 6 个自由度相机运动引起的模糊，且加入新颖的正则化项以削弱噪声和振铃，因此在 3-D 复杂场景下得到了显著的效果。

Jun, 2016

通过利用立体视频提供的 3D 场景流，利用局部共同点来建立准确的模糊核并利用推测的运动边界来减少环绕伪影，从而成功地去除低光条件下的视频模糊。

Jul, 2016

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

ExBluRF 是一种基于高效辐射场优化的极度运动模糊图像视图合成方法，通过在训练中优化尖锐的辐射场，同时估计生成模糊图像的相机轨迹，从极度模糊的图像中获取相机轨迹信息和辐射场。与现有方法相比，这种方法在更短的训练时间和 GPU 内存消耗下恢复了更锐利的 3D 场景。

Sep, 2023

本文提出一种联合估计高度运动模糊物体的 3D 运动、3D 形状和外观的方法，并通过基于链式法则求导的逆渲染技术实现快速运动物体的去模糊和三维重建。

Nov, 2021

该研究提出了一种 PRiOr 启发的、适用于具有挑战性的模糊的 MOTION-robust 视频去模糊模型 (PROMOTION), 其中使用 3D 群卷积来有效编码异质先验信息，增强场景感知，同时减少输出的伪影，并设计表示模糊分布的先验，以更好地在时空域中处理非均匀模糊。经过大量实验证明，该方法可以在 RED 和 GoPro 数据集上实现最先进的性能，并带来机器任务收益。

Mar, 2020

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

本文提出了一种新型深层次解除虚焦模糊网络，它通过使用光场技术生成高度准确的图像配对，并使用 Feat?ure loss 技术改善二次拍摄方法捕捉到的图像失焦，取得了在多个测试集上的良好表现。

Apr, 2022

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