Blind bild dekonvolution, dvs. att uppskatta en oskärpa k och en latent bild x från en indata suddig bild y, är ett allvarligt felplacerat problem. I detta dokument introducerar vi en ny patchbaserad strategi för kärnuppskattning i blind dekonvolution. Vår metod uppskattar en "tillförlitlig" delmängd av x genom att införa en patch tidigare speciellt anpassad för att modellera utseendet på bildkant och hörn primitiva. För att välja rätt patch priors undersöker vi både statistiska priors inlärda från en naturlig bild dataset och en enkel patch innan från syntetiska strukturer. Baserat på patchen tidigare, vi iterativt återställa den partiella latenta bilden x och den suddiga kärnan k. En omfattande utvärdering visar att vår strategi uppnår state-of-the-art resultat för jämnt suddiga bilder.
Sol och al. REF introducerade en patch-baserad före uppskattning av oskärpa kärna.
Edge-based blur kernel estimation using patch priors
{'venue': 'IEEE International Conference on Computational Photography (ICCP)', 'journal': 'IEEE International Conference on Computational Photography (ICCP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}