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《EDVR: Video Restoration with Enhanced Deformable Convolutional Networks》
视频恢复任务，包括超分、去模糊等。在NTIRE19挑战赛上，一个具有挑战的基准REDS被发布。
作者提出EDVR从两个方面进行解决：修正金字塔、级联和变形（PCD）对齐模块解决大的运动；空时结合注意融合模块。
该网络可以使用在各种视频恢复上，超分或者图像去模糊。
《DeblurGAN: Blind Motion Deblurring Using Conditional Adversarial Networks》
使用基于条件对抗网络和内容损失方法来解决运动模糊问题。运行速度是最近提出的DeepDeblur网络的5倍。并且介绍了一个从锐利图生成模糊图像的方法，来生成数据集。
更多《计算机视觉与图形学》知识，可关注下方公众号：
Google Deblur AI：基于物理建模的深度图像去模糊技术解析
图像去模糊是计算机视觉中经典的逆问题，其本质是在已知退化模型（如运动模糊、光学模糊与噪声叠加）前提下，从观测图像中重建原始清晰图像。传统方法依赖手工先验与优化求解，而现代深度学习方案如Google Deblur AI，通过端到端神经网络学习模糊核与清晰图像间的非线性映射，实现可微分的退化过程逆推。该技术核心在于物理仿真驱动的数据构造、低维参数化的模糊核建模，以及信号依赖型噪声估计，显著提升在真实场景（如安防车牌、医疗内窥镜、古籍扫描）中的结构恢复能力。本文聚焦Deblur AI的原理机制、部署调优与行业落地
AI论文探讨室·A+·第10期 DeepStereo: Learning to Predict New Views from the World’s Imagery
《DeepStereo: Learning to Predict New Views from the World’s Imagery》 论文链接 主要解决的问题：首次使用神经网络预测新的视点图 主要描述 新视点的像素生成是使用将临近视点的图像输入到卷积神经网络中，最后生成新视点的图像。它的有优势主要在，只需要一系列的不同位姿下的图像，然后就可以在不同场景下生成新的视点。 ...
2016-CVPR-DeepStereo
2016-CVPR-DeepStereo: Learning to Predict New Views from the World’s Imagery 主要解决的问题：首次使用神经网络预测新的视点图 主要描述 新视点的像素生成是使用将临近视点的图像输入到卷积神经网络中，最后生成新视点的图像。它的有优势主要在，只需要一系列的不同位姿下的图像，然后就可以在不同场景下生成新的视点。 https://blog.youkuaiyun.com/CSS360/article/details/102534089 查看某个地方的
如何使用AI图片清晰度增强器软件增强和锐化图片、提高照片清晰度并去除噪点
通过使用深度学习AI算法对照片进行批量锐化、去噪和去模糊处理，该程序可以应用再大部分照片和图片，包括徽标、卡通和动漫可能很多朋友都会遇到需要批量增强和锐化照片的情况：例如，如果拍摄过程中曝光不足、夜晚噪点多或者画面模糊等等。普通的照片处理软件使用固定算法来提高清晰度或者锐化增强，效果差强人意。现在，你可以试试，它通过深度学习 AI（人工智能）算法离线批量增强和锐化图像和照片。除此之外，AI图片清晰度增强器还可以让您轻松把低质量的JPG和PNG照片转换到高质量的照片并去模糊和去除噪点。
NAFNet模型实现图像去模糊
A076-NAFNet模型的创新点在于其在图像复原任务中的高效性和卓越性能。它由旷视研究院提出，采用了Nonlinear Activation Free Network (NAFNet)结构，这种设计减少了常见的非线性激活函数和冗余操作，极大提升了计算效率。NAFNet不仅在图像去模糊上表现优异，还在去噪、去遮挡等多项任务上取得了领先的性能。
cv君独家视角 | AI内幕系列十一：DP双像素sensor相关的AI算法全集：深度估计、图像去模糊去雨去雾恢复、图像重建、自动对焦
双像素是成像系统的感光元器件中单帧同时生成的图像：通过双像素可以实现：深度估计、图像去模糊去雨去雾恢复、图像重建 成像原理来源如上，也有遮罩等方式的pd生成，如图双像素视图可以看到光圈的不同一半，这提供了一个深度提示。然而，由于基本的模糊性，如果相机的焦距（或光圈大小或焦距）发生变化，不同的场景可能会产生相同的双像素图像。在（a）中，具有焦距g1的相机在距离Z1处成像聚焦的蓝色点和离焦的橙色点。通过光圈左半部分折射的光（深蓝色和橙色光线）到达每个双像素的右半部分，反之亦然。这导致了一个双像素图像，其中失焦橙
文章阅读 - DeepMVS: Learning Multi-view Stereopsis (CVPR 2018)
背景 传统的MVS难以处理弱纹理区域、瘦小的结构以及反射和投射的表面，需要基于深度学习的算法。 相关工作 传统的MVS 最近较好的算法：鲁棒的邻近视角选择 [1]、visibility一致性 [2]、clustering-based技术 [3-4] 缺点：难以处理弱纹理和反射表面，没有利用光照、阴影以及语义信息等。 基于学习的MVS 以plane-sweep volumn为输入，计算...
基于PyTorch实现图像去模糊任务详细教程代码+数据
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DeblurGAN-v2去模糊（数量级）更快更好
Related work •Image Deblurring 根据先验假设模糊核->CNN对模糊核进行估计->端到端的无内核清晰图像估计->GAN用于去模糊 •Generative adversarial networks Least Squares GANs discriminator提供了更平滑和不饱和的梯度 Relativistic GAN估计给定的真实样本比假样本更真实的概率 Contribution •Framework Level Feature Pyramid ...
去模糊算法笔记
deblurv2 https://github.com/VinAIResearch/blur-kernel-space-exploring 看官方demo效果不错：
掌握PS去模糊插件：内插法与图像清晰度提升
Photoshop作为图像处理的行业标准工具，其去模糊功能对于恢复因相机抖动、焦点不准或压缩造成模糊的图片至关重要。模糊的图像往往会影响视觉传达的效果，从而削弱信息的准确性和艺术表现力。因此，掌握去模糊技术是高级图像编辑者必备的技能之一。Photoshop去模糊功能的核心原理是通过算法分析图像中的细节分布，再利用这些信息进行重新构造，使图像尽可能接近原始未模糊状态。这通常涉及到复杂的数学运算和图像分析技术，包括但不限于边缘检测、频域分析、深度学习等。
顶刊IJCV 2022！基于深度学习的图像去模糊综述来了！
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>CV微信技术交流群转载：机器之心本文提出了一个图像去模糊方向的综述，来自澳大利亚国立大学、中山大学、美国加州大学 Merced 分校、日本乐天研究所的研究者回顾了基于深度学习的图像去模糊技术研究进展，回顾了图像去模糊的研究历史，总结了当前的研究进展，并进行了展望。该综述近期被计算机视觉旗舰期刊 Interna...
基于Python的图像去模糊模型实现（含完整源码）
回过头看，无论是传统方法还是深度学习，都有各自的生存空间：传统方法：无需训练、可解释性强、适合特定场景（如天文、医学）深度学习：端到端高效、泛化能力强、适合大规模部署真正厉害的工程师，不会只押注一方，而是懂得混合使用用 RL 算法生成合成模糊数据，训练 CNN用 CNN 初步去模糊，再用 Kalman 滤波优化视频序列用 scikit-image 分析结果质量，自动触发重处理这才是完整的工业级解决方案💪。
Deblurring by Realistic Blurring 图像去模糊论文解读
Deblurring by Realistic Blurring 图像去模糊论文解读 原创H JiangGiantPandaCV5月9日 收录于话题 #去模糊1 #CVPR1 【GiantPandaCV导语】本文主要对2020年CVPR中由澳大利亚国立大学和腾讯AI Lab联合发表的Deblurring by Realistic Blurring论文进行解读，从研究背景、网络结构、损失函数、实验结果方面对其进行简要介绍。论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/doc...
飞书组织架构同步至LDAP：实现企业应用统一身份认证的实战指南
本文详细介绍了如何将飞书组织架构同步至LDAP，实现企业应用统一身份认证的实战方案。通过飞书开放平台API与LDAP服务的集成，企业可以大幅减少账号管理工作量，提升IT效率。文章涵盖技术架构设计、密码策略、详细配置步骤及自动化同步实现，特别适合需要统一认证体系的中大型企业。
手把手复现论文：SVPWM过调制I区与II区算法仿真（附MATLAB源码）
本文详细介绍了SVPWM过调制I区与II区算法的MATLAB仿真实现，从理论推导到Simulink建模逐步解析。通过源码示例展示幅值补偿和六边形跟踪等关键技术，帮助电力电子研究者掌握过调制算法的核心实现方法，适用于电机控制、变频器等工业应用场景。
AI图像去模糊：穿透模糊，还原照片的清晰记忆
图像去模糊，如同施展了一场视觉的魔法，将原本朦胧、不清晰的图像画面逐渐变得清晰锐利。这项技术利用先进的算法和强大的计算能力，深入图像的本质，分析并恢复因拍摄条件不佳、传输损失或人为处理等原因导致的模糊细节。随着处理过程的推进，图像中的线条和轮廓逐渐鲜明，色彩层次更加丰富，原本难以辨识的信息也变得一目了然。图像去模糊不仅提升了视觉体验，更在多个领域发挥着重要作用，如法律取证、医学影像分析、安全监控等，确保关键信息的准确传递与验证。
视觉SLAM十四讲--第13讲 实践：设计SLAM系统（最详细的代码调试运行步骤）
最详细的代码调试运行避坑说明，也包含了我自己对代码的理解，如有理解错误的地方，欢迎指正交流。
多阶段渐进式图像恢复 | 去雨、去噪、去模糊 | 有效教程（附源码）|【CVPR 2021】
python setup.py install 这里是引用 running install running bdist_egg running egg_info ... ... Installed /home/zql/anaconda3/envs/torch11/lib/python3.6/site-packages/warmup_scheduler-0.3-py3.6.egg Processing dependencies for warmup-scheduler==0.3 Finished ..
OKCC呼叫中心部署实战指南：从零搭建高效外呼系统
本文提供OKCC呼叫中心系统的完整部署实战指南，从服务器选型、操作系统准备到详细安装步骤和性能优化，帮助企业从零搭建高效外呼系统。重点介绍FreeSWITCH核心组件的安装配置技巧，以及常见问题排查方法，助力企业提升客户服务效率。
IT资产管理(三)之GLPI资产录入
glpi 在 10 版本之后已经有自带的 glpi-agent 代理程序可自动获取服务器、电脑等的信息并进行自动录入和更新，不再依赖 10 版本之前的 fusioninventory 插件或者第三方资产统计平台 OCS Inventory 等
基于深度学习的图像去雨和图像去噪和图像去模糊（图像处理-图像复原-代码+部署运行教程）
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COMSOL模拟CO2驱替CH4：多物理场耦合建模与工程应用详解
在非常规天然气开发与碳封存工程中，多孔介质内的渗流、吸附与岩石变形相互耦合，使得CO2驱替CH4的产能预测和CO2封存评估无法仅靠经验公式完成。以达西定律描述裂隙流动、以扩展Langmuir方程刻画竞争吸附、用应力-吸附-渗透率关系关联煤岩变形，是多物理场耦合数值模拟的核心路径。COMSOL Multiphysics凭借内置渗流、固体力学与组分传递接口，能够将这些机制整合为可参数化扫描的仿真模型，为注气压力、井距、渗透率演化等方案设计提供量化依据。围绕CO2驱替CH4模拟的建模流程、参数取法与结果判读，可形
如何使用AI技术快速修复模糊照片：终极图像去模糊指南
想要一键修复模糊照片？SRN-Deblur为您提供基于深度学习的图像去模糊解决方案，让您轻松恢复照片清晰度。无论是因为手抖、对焦不准还是光线不足导致的模糊，这款免费工具都能帮您快速解决。 ## 准备工作：环境配置与项目获取 在开始使用前，请确保您的系统满足以下要求： - Python 2.7环境 - TensorFlow 1.4版本 - 支持CUDA的NVIDIA GPU（推荐）或CPU
2023推免（夏令营+套实验室）面试总结（博文附问题汇总和参考答案）
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如何学习总线技术
如何学习总线技术 以形象生动的比喻来描绘了总线技术的基本思想，指出了总线的基本分类和总线传输的基本原理，以及在学习过程中应当掌握的最基本的知识，对初学者有起到抛砖引入的作用。 0引言 如果一座只能容一个人来往的独木桥，两端的人都想要过桥，为了不拥挤、阻塞，那我们就得采取有效的办法。比如规定某段时间哪端的人过桥，另一端的人就等着该他过桥的时间段的到来，同时也还可以规定人多时要按先来后到或年
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