本研究介绍了一种基于事件的模糊超分辨率网络（EBSR-Net），利用事件的高时间分辨率来减轻运动模糊并提高高分辨率图像预测，通过多尺度中心 - 环绕事件表示来完全捕获事件内在的运动和纹理信息，设计对称的跨模态注意模块来充分利用模糊图像和事件之间的互补性，引入由多个残差密集 Swin 变换器块组成的交互残差组，在全局上下文中提取特征并促进块间特征聚合。广泛的实验证明，我们的方法与最先进的方法相比排名靠前，并具有显著的性能。

May, 2024

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

本文提出了一种可解释的网络，即基于事件增强的稀疏学习网络 (eSL-Net)，用于从事件相机中恢复高质量图像，并通过稀疏学习框架共同考虑事件和低分辨率强度观测，经过合成数据集的训练，可以将表现提高 7-12dB，在不需要额外训练的情况下，可以轻松扩展到具有与事件相同高帧率的连续帧的生成。

Jul, 2020

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

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

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

该研究提出一种基于事件流的端到端神经网络，能够从低空间分辨率的事件摄像头中重建出高分辨率，高动态范围的图像，优于现有同类算法，可通过使用主动传感像素框架或迭代重建图像方法进一步扩展。

Dec, 2019

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

我们提出了一种新的粗细网络框架（名为 St-EDNet），通过事件和强度相机的立体事件和强度图像，直接从不对齐的输入中恢复高质量图像，实现对运动模糊的补充和重建。

Sep, 2023

本文提出了一种基于事件流的、重建低分辨率图像、提高图像质量并提高分辨率的新方法 ——EventSR。该方法是基于非监督式对抗学习的，对缺乏真实高分辨率图像的情况下进行重建，并利用了包括真实和模拟场景在内的数据集来提高网络性能。实验结果表明，EventSR 可以在仿真和实际数据场景下从事件中重建出高质量的高分辨率图像。

Mar, 2020