深度混合相机去模糊

Dec, 2023

Deep Hybrid Camera Deblurring

Jaesung Rim, Junyong Lee, Heemin Yang, Sunghyun Cho

TL;DR提出了一种用于多摄像头智能手机的模糊处理框架，利用混合成像技术，通过同时捕捉来自智能手机的长曝光广角图像和超广角连拍图像，并使用清晰的连拍图像估计模糊核进行广角图像的去模糊处理。使用创建的 HCBlur 数据集进行网络的学习和评估，该数据集包含模糊的广角图像、清晰的超广角连拍图像以及它们的清晰广角图像对应物。通过广泛的评估，结果显示出了现有技术的高质量。

Abstract

mobile cameras, despite their significant advancements, still face low-light challenges due to compact sensors and lenses, leading to longer exposures and motion blur. Traditional solutions like blind deconvoluti

mobile cameras low-light deblurring framework hybrid imaging technique hcblur dataset

发现论文，激发创造

双摄像头联合去模糊去噪

近期的图像增强方法展示了使用一对长曝光和短曝光图像进行低光摄影的优势。我们提出了一种新颖的双摄像头方法，通过同时使用一个摄像头捕捉一组同步的短曝光图像和另一个摄像头捕捉的长曝光图像，实现了更好的去噪、运动感知去模糊以及进一步提升质量的效果。

Sep, 2023

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

深度视频去模糊

本文提出一种基于深度学习的视频去模糊算法，利用卷积神经网络从相邻帧中积累信息，可处理各类由于相机抖动导致的运动模糊问题。

Nov, 2016

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

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

计算长曝光移动摄影

这篇论文介绍了一种在手持智能手机相机应用中自动实现长曝光摄影的计算捕捉系统，通过捕获多帧图像并使用图像处理技术，在保持主体清晰度的同时产生美观的运动轨迹，将运动模糊效果应用于静态图像中，实现高分辨率和高动态范围的合成照片。

Aug, 2023

移动电话上使用相机融合的高效混合变焦

提出了一种在移动设备上的混合变焦超分辨率的有效系统，通过捕捉一对同步的广角镜头和望远镜头拍摄的图像，并利用机器学习模型将细节从望远镜头转移到广角镜头，进一步提出了自适应混合方法以解决景深不匹配、场景遮挡、流动不确定性和对齐误差问题，并通过在真实情景下进行广泛评估，与最先进的方法进行比较，以在移动平台上 500ms 内生成一张 1200 万像素的图像。

Jan, 2024

D2HNet: 面向夜间图像恢复的分层网络联合去噪和去模糊

本研究提出了基于深度学习的夜间图像融合和增强方法，使用 D2HNet 架构可从多张不同曝光时间的照片中恢复出一张高质量、清晰无噪的夜间图像。经实验证明，在真实拍摄的夜景照片上，该方法可获得极佳的视觉效果和量化分数。

Jul, 2022

移动设备上的图像去模糊部署：质量和延迟的视角

本文通过深入分析移动设备上的图像增强与修复应用，以图像去模糊任务为例，针对各类不同移动设备提出更好的质量 - 延迟权衡的可移植网络结构，并展示广泛应用的网络优化的有效性，旨在成功部署移动设备上的图像去模糊应用程序。

Apr, 2020

带深度图的单张图像去模糊和相机运动估计

本研究提出了一种利用图像深度信息，共同估计 6 自由度运动（6 DoF）相机运动和去除由于相机运动引起的不均匀模糊的方法，并将其制定为能量最小化问题，该方法能有效地解决相机抖动时的图像模糊问题。

Mar, 2019