Abstract-Blind bilddeblurring är ett utmanande problem i datorseendet, som syftar till att återställa både den suddiga kärnan och den latenta skarpa bilden från bara en suddig observation. Inspirerad av det förhärskande självexemplet tidigare i bildsuperupplösningen, observerar vi i detta dokument att en tillräckligt grov bild som tas från en suddig observation är ungefär en lågupplöst version av den latenta skarpa bilden. Vi bevisar detta fenomen teoretiskt och definierar den grova nog bilden som en latent struktur före den okända skarpa bilden. Med utgångspunkt från detta tidigare, föreslår vi att återställa skarpa bilder från den grövsta skalan till den finaste skalan på en suddig bildpyramid, och successivt uppdatera den tidigare bilden med hjälp av den nyligen återställda skarpa bilden. Dessa grova-till-fina tidigare kallas MultiScale Latent Structures (MSLS). Genom att använda MSLS tidigare, vår algoritm består av två faser: 1) vi först preliminärt återställa skarpa bilder i grova skalor; 2) vi tillämpar sedan en förfiningsprocess i den finaste skalan för att få den slutliga deblurerade bilden. I varje skala, för att uppnå lägre computational komplexitet, utför vi växelvis en skarp bildrekonstruktion med snabb lokal självexempel matchning, en accelererad kärnuppskattning med felkompensation, och en snabb icke-blind bild deblurring, i stället för att beräkna någon beräkning dyrt non-convex tidigare. Vi utökar vidare den föreslagna algoritmen för att lösa mer utmanande icke-uniforma blinda bilddeblurring problem. Omfattande experiment visar att vår algoritm uppnår konkurrenskraftiga resultat mot de senaste metoderna med mycket snabbare körhastighet. Index Terms-Blind bild deblurring, flerskalig struktur, lokalt självexempel, enhetlig och icke-uniform deblurring.
REF föreslår en blind bilddeblurringsmetod med hjälp av latent struktur i flera skalor innan.
Single Image Blind Deblurring Using Multi-Scale Latent Structure Prior
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}