Videodeblurring är en utmanande uppgift på grund av den rumsliga varianten oskärpa som orsakas av kameraskakning, objektrörelser, och djupvariationer, etc. Befintliga metoder uppskattar vanligtvis optiskt flöde i den suddiga videon för att anpassa på varandra följande ramar eller ungefärliga suddiga kärnor. De tenderar dock att generera artefakter eller kan inte effektivt ta bort oskärpa när det uppskattade optiska flödet inte är korrekt. För att övervinna begränsningen av separat optisk flödesuppskattning föreslår vi ett Spatio-Temporal Filter Adaptive Network (STFAN) för anpassning och deblurring i en enhetlig ram. Den föreslagna STFAN tar både suddiga och återställda bilder av den tidigare ramen samt suddig bild av den nuvarande ramen som ingång, och dynamiskt genererar rumsligt adaptiva filter för justering och deblurring. Vi föreslår sedan det nya skiktet Filter Adaptive Convolutional (FAC) för att anpassa den tidigare ramens deblurerade funktioner till den nuvarande ramen och ta bort den rumsliga varianten oskärpa från den nuvarande ramens funktioner. Slutligen utvecklar vi ett återuppbyggnadsnät som kräver sammanslagning av två transformerade funktioner för att återställa de tydliga ramarna. Både kvantitativa och kvalitativa utvärderingsresultat på referensdatauppsättningar och verkliga videor visar att den föreslagna algoritmen presterar gynnsamt mot toppmoderna metoder när det gäller noggrannhet, snabbhet och modellstorlek.
På samma sätt föreslår REF ett rumsligt-temporalt nätverk för videodeblurring baserat på filteradaptiva konvolutionslager, och nätverket kan dynamiskt generera elementvis anpassning och deblurringsfilter i ordning.
Spatio-Temporal Filter Adaptive Network for Video Deblurring
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}