Abstrakt. Återkommande små bildlappar över olika skalor av en naturlig bild har tidigare använts för att lösa illvilliga problem (t.ex. superupplösning från en enda bild). I detta dokument visar vi hur denna flerskaliga egenskap också kan användas för "blind-deblurring", nämligen att ta bort en okänd suddig bild från en suddig bild. Medan patchar upprepa "som är" över skalor i en skarp naturlig bild, denna korsskala upprepning minskar avsevärt i suddiga bilder. Vi utnyttjar dessa avvikelser från idealiska patchrecidiv som en signal för att återställa den underliggande (okända) oskärpa kärnan. Mer specifikt letar vi efter den suddiga kärnan k, så att om dess effekt är "undone" (om den suddiga bilden dekonvolveras med k), kommer patch likhet över skalor av bilden maximeras. Vi rapporterar omfattande experimentella utvärderingar, vilket tyder på att vårt tillvägagångssätt är gynnsamt jämfört med toppmoderna blinda deblurringsmetoder, och i synnerhet, är mer robust än dem.
REF antog den interna patchen recurrency egenskap för uppskattning av den utnyttjade oskärpa kärnan.
Blind Deblurring Using Internal Patch Recurrence
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}