Abstrakt. Vi presenterar en ny metod för blind rörelsedeblurring som använder ett neuralt nätverk tränas för att beräkna uppskattningar av skarpa bildfläckar från observationer som är suddiga av en okänd rörelsekärna. I stället för att regressera direkt till patch intensitet, lär sig detta nätverk att förutsäga de komplexa Fourier koefficienter för ett dekonvolutionsfilter som ska appliceras på inmatning patchen för återställning. För slutledning tillämpar vi nätverket oberoende på alla överlappande fläckar i den observerade bilden, och genomsnitt dess utgångar för att bilda en första uppskattning av den skarpa bilden. Vi uppskattar sedan uttryckligen en enda global oskärpa kärna genom att relatera denna uppskattning till den observerade bilden, och slutligen utföra icke-blind dekonvolution med denna kärna. Vår metod uppvisar noggrannhet och robusthet nära toppmoderna iterativa metoder, samtidigt som den är mycket snabbare när den parallelliseras på GPU-hårdvara.
Nätverket av Chakrabarti REF lär sig de komplexa Fourier koefficienterna för ett dekonvolutionsfilter för en inmatningsplåster av den suddiga bilden.
A Neural Approach to Blind Motion Deblurring
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}