Icke-uniforma blinda deblurring för allmänna dynamiska scener är ett utmanande datorseende problem eftersom suddiga uppstår inte bara från flera objekt rörelser utan också från kameraskakning, scendjup variation. För att ta bort dessa komplicerade rörelse oskärpa, konventionella energioptimering baserade metoder bygger på enkla antaganden så att oskärpa kärnan är delvis enhetlig eller lokalt linjär. Dessutom beror nya metoder för maskininlärning också på syntetiska oskärpa dataset som genereras under dessa antaganden. Detta gör att konventionella deblurringsmetoder misslyckas med att ta bort oskärpa där oskärpakärnan är svår att approximera eller parameterisera (t.ex. objektrörelsegränser). I detta arbete föreslår vi ett flerskaligt konvolutionellt neuralt nätverk som återställer skarpa bilder på ett end-to-end sätt där oskärpa orsakas av olika källor. Tillsammans presenterar vi multiscale förlustfunktion som efterliknar konventionella grov-till-fina metoder. Dessutom föreslår vi ett nytt storskaligt dataset som ger ett par realistiska suddiga bilder och motsvarande skarp bild av marken som erhålls av en höghastighetskamera. Med den föreslagna modellen tränad på denna datauppsättning visar vi empiriskt att vår metod uppnår den toppmoderna prestandan i dynamisk scen deblurerar inte bara kvalitativt utan även kvantitativt.
Nah och al. REF utbildade ett flerskaligt djupnätverk för att gradvis återställa skarpa bilder.
Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}