Sep, 2021

真实事件的运动去模糊

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TL;DR本文提出了一种端到端学习框架，利用真实世界的事件减轻数据不一致性造成的性能下降，在光流的帮助下利用模糊一致性和亮度一致性实现了自监督，提出了分段线性运动模型以考虑运动的非线性，加强了对真实场景中运动模糊形成的准确建模，并在合成和真实运动模糊数据集上进行充分评估，显示了在真实世界情境中差距较大的模拟和真实运动模糊之间的良好表现。
event-based motion deblurringself-supervised learningphotometric consistencyoptical flowspiece-wise linear motion model
发现论文，激发创造
  • 泛化真实场景中的基于事件的运动去模糊

    本研究提出了一个新的基于事件的去模糊方法，通过利用不同空间和时间尺度的运动模糊信息，构建了一个适应实际场景的多尺度网络，通过自我监督学习来提高准确性，并引入一个包含多尺度模糊帧和事件的真实世界数据集以促进事件驱动去模糊研究。

    Aug, 2023

  • 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

  • 基于事件的运动去模糊和帧插值的统一

    该研究提出了一种基于事件感知的运动去模糊和帧插值的统一框架，该框架使用事件的超低延迟来缓解运动模糊并实现中间帧预测，后者可通过可学习的双重积分网络和融合网络实现。借助相邻模糊输入和同时发生的事件的信息，进一步提出了自监督学习框架，以实现对真实世界模糊视频和事件的网络训练。大量实验结果表明，该方法在合成和真实世界数据集上均取得了显著的性能优势，是一种有效的去模糊技术方案。

    Mar, 2022

  • 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

  • 基于事件融合的跨模态注意力运动去模糊

    本文利用事件相机记录图像信息的方式，提出了一种端到端的双阶段图像复原神经网络，设计了一个跨模态注意力模块来有效地融合事件与图像特征，同时引入了一种新的对称累积事件表示和事件掩膜门控连接，提出了一个 REBlur 数据集和 EFNet 模型用于事件运动模糊的去除，实验结果表明本文提出的方法优于之前 image-based 方法和所有已有的 public events-based 方法。

    Nov, 2021

  • 通过单个运动模糊图像的光流估计

    该研究提出了一种新的框架，利用 Transformer 网络从单个运动模糊图像中端到端地估计光流，并通过粗到细的方式评估了该模型的性能和应用。

    Mar, 2021

  • 使用事件相机学习去模糊及生成高帧率视频

    本研究通过构建新的神经网络结构，使用事件相机实现了高清无暇的图像和视频的生成，并将故障模糊问题转化为残差学习的任务来有效地进行训练。实验结果表明，该方法可以比现有技术更好地还原图像和视频。

    Mar, 2020

  • 动态场景普适视频去模糊

    提出了一种基于双向光流的能量模型，用于处理动态场景中的模糊视频，从而实现去模糊与准确光流估计。

    Jul, 2015

  • 从单个模糊图像中恢复连续场景动态

    该论文旨在揭示单个运动模糊图像中连续场景动态的信息，并提出一种基于 IVF 的方法来还原任意时间戳下的图像，同时利用运动和纹理引导监督的方法提高非参考时间戳下的图像清晰度。实验表明，该方法在客观和主观上均优于现有的方法。

    Apr, 2023