ICLRApr, 2021

清晰图像难以模糊化：利用病态逆问题进行动态场景去模糊

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TL;DR该论文提出了一种通过利用反模糊的方法实现对动态场景的去模糊，使用两种类型的重新模糊损失函数进行更好的去模糊，并通过实验证明其有效性。
dynamic scene deblurringl1 distancel2 distancereblurring loss functionsperceptual quality
发现论文，激发创造
  • 自监督的线性运动去模糊

    本文提出一种可微分的重新模糊模型，支持自我监督的运动去模糊，通过利用从连续图像中获取的运动线索，将去模糊问题突破为反渲染问题，包括使用卷积神经网络和真实数据集进行实验，并证明单幅图像自我监督去模糊是可行的，能够实现视觉上令人满意的结果。

    Feb, 2020

  • 自监督学习的视频去模糊技术：Reblur2Deblur

    本文提出了一种基于学习的方法，利用自监督学习优化现有的去模糊神经网络，通过强制输出与输入模糊图像匹配的光流，从而改善现有方法在多个数据集上的性能表现，同时保证了输出结果更贴近于潜在图像的内容。

    Jan, 2018

  • 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

  • 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

  • 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

  • 基于参考图的运动模糊去除：学习如何利用参考图像的锐度

    使用多个图像进行去模糊处理的新方法，通过匹配目标图像和参考图像的局部块并融合其特征来估计清晰图像，实验证明了该方法的有效性。

    Jul, 2023

  • 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

  • 图像去模糊技术的最新进展

    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。

    Sep, 2014

  • 使用光场生成和实际虚焦图像进行去模糊学习

    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

  • 基于深度学习算子求解成像反问题中的歧义性

    本文提出了几种方法来提高基于深度学习的图像去模糊的稳定性，包括使用小型神经模型和引入预处理步骤。数值实验证实了这些方法的精度和稳定性，尤其是基于模型的框架在视觉精度和鲁棒性之间提供了最可靠的平衡。

    May, 2023