Vi presenterar en effektiv blind bilddeblurringsmetod baserad på en datadriven discriminative prior. Vårt arbete motiveras av det faktum att en god bild tidigare bör gynna tydliga bilder framför suddiga. I detta arbete formulerar vi bilden före som en binär klassificerare som kan uppnås genom en djup konvolutional neurala nätverk (CNN). Den inlärda föregående kan skilja på om en ingångsbild är tydlig eller inte. Inbäddad i den maximala en bakre (MAP) ram, hjälper det blinda deblurring i olika scenarier, inklusive naturliga, ansikte, text och låg belysning bilder. Det är dock svårt att optimera deblurringsmetoden med den inlärda bilden innan eftersom det innebär en icke-linjär CNN. Därför utvecklar vi ett effektivt numeriskt tillvägagångssätt baserat på den halvkvadratiska delningsmetoden och gradient anständig algoritm för att lösa den föreslagna modellen. Dessutom kan den föreslagna modellen enkelt utvidgas till att omfatta icke-uniforma deblurring. Både kvalitativa och kvantitativa experimentella resultat visar att vår metod fungerar gynnsamt mot toppmoderna algoritmer samt domänspecifika bilddeblurringsmetoder. * Motsvarande författare. a) Blurred image b) Xu et al. [38] c) Pan et al. [27] d) Våra
Nyligen formulerar REF bilden tidigare som en binär klassificerare, det vill säga om bilden är tydlig eller inte, och presenterar deblurringsmetoden baserad på en datadriven discriminative tidigare.
Learning a Discriminative Prior for Blind Image Deblurring
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}