Abstract-Bilder förvärvade i låg ljusförhållanden med handhållna kameror är ofta suddiga, så stadiga poser och lång exponeringstid krävs för att lindra detta problem. Även om betydande framsteg har gjorts i bilddeblurring, toppmoderna metoder ofta misslyckas på låga ljusbilder, eftersom ett tillräckligt antal framträdande funktioner inte kan extraheras för oskärpa kärnuppskattning. Å andra sidan, ljus ränder är vanliga fenomen i låg-ljus bilder som inte har utforskats i stor utsträckning i befintliga strategier. I detta arbete, föreslår vi en algoritm som använder ljus strimmar för att underlätta deblurring låg-ljus bilder. Ljusstrecken, som vanligen finns i de suddiga avbildningarna med svagt ljus, innehåller rik information om kamerarörelser och oskärpakärnor. En metod utvecklas i detta arbete för att upptäcka ljusstrimmor för kärnuppskattning. Vi introducerar en icke-linjär oskärpamodell som uttryckligen tar hänsyn till ljusstrimmor och motsvarande ljuskällor, och ställer dem som begränsningar för att uppskatta oskärpakärnan i ett optimeringsramverk. För praktiska tillämpningar utvidgas den föreslagna algoritmen till att hantera bilder som genomgår en icke-uniform oskärpa. Experimentella resultat visar att den föreslagna algoritmen presterar gynnsamt mot de state-of-the-art metoder på deblurring real-world low-light bilder.
Hu m.fl. REF försökte använda ljusstreck för att uppskatta den oskärpa kärnan, och den föreslagna metoden fungerar imponerande i olika situationer.
Deblurring Low-Light Images with Light Streaks
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}