论文阅读笔记之——《Non-Uniform Blind Deblurring by Reblurring》

最新推荐文章于 2025-06-22 00:15:00 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gwplovekimi/article/details/86629698
本文提出了一种处理非均匀模糊的盲图像去模糊方法，直接从未知模糊图像中获取模糊场，通过重新模糊图像斑块分析其光谱内容，实现模糊场估计。此外，还介绍了一种针对动态场景的视频去模糊技术。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

We present an approach for blind image deblurring, which handles non-uniform blurs.本文是关于非均匀blur的盲去blur

  • 直接从未知的模糊图像中获得模糊场；
  • 恢复不均匀模糊

模糊场估计是通过对模糊图像进行再模糊来分析模糊图像斑块的光谱含量。（blur-field estimation is based on analyzing the spectral content of blurry image patches by Re-blurring them）

 

 

 

 

 

 

video deblur（T. H. Kim and K. M. Lee. Generalized video deblurring for dynamic scenes. In Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2015. 1）

Non-uniform Deblurring for Shaken Images论文阅读
yangqoor的博客
05-21 722
的精度，对智能手机摄影、安防监控等需要高精度图像恢复的场景至关重要。例如，在低光环境下拍摄的文档或人脸图像，其模糊通常呈现空间变化特性，本文方法可有效解决此类问题。手持摄影（尤其是低光照条件下）常因相机抖动导致模糊，传统均匀模糊模型难以恢复清晰图像。传统方法假设模糊核是空间不变的（即均匀模糊），但实际相机抖动主要由相机的。（3D Rotation）引起，导致模糊核在图像不同区域呈现显著差异（图1）。，将模糊过程建模为相机旋转速度的函数，从而实现更精确的非均匀去模糊。是预定义的基变换矩阵，
《Non-uniform Deblurring for Shaken Images》
m0_74102890的博客
07-02 1052
相机抖动引起的模糊主要是由于相机的3D旋转，导致整个图像上的模糊核可能显著不均匀。传统去模糊方法通常假设模糊核是均匀的，但实际抖动引起的模糊并非如此。本文提出了一种基于相机曝光期间旋转速度的新的参数化几何模型。该模型应用于两种不同的相机抖动去除算法：一种使用单个模糊图像（盲去模糊），另一种使用模糊图像和清晰但有噪声的图像。实验表明，新方法能模拟和去除比传统方法更广泛的模糊类型，包括将均匀模糊作为特殊情况，并在真实图像上展示了有效性图1所示。抖动图像中可见的模糊不均匀性。左:模糊的图像。
Blind-Deblurring:盲去模糊（去卷积）系统
05-27
盲去模糊系统 这是一个基于本文的盲去模糊系统： 。 我提供了一个包含二进制代码和源代码的“，因此您可以轻松地尝试它。 剩下的最重要的工作是减少振铃伪影。 老实说，直到今年夏天我有空之前一直在尝试它，但是我做不到。 我欢迎挑战者的挑战:-) 另外，该系统的许可证为GPL2 。 描述 该系统仅在Linux上运行，并且需要以下库： 该系统由去模糊引擎和GUI子系统组成。 该引擎在lib子目录下作为静态库提供，其源代码也在libsrc子目录下提供。 如果重新创建静态库，则必须在libsrc子目录上执行make命令。 无业游民的箱子 要求 vnc客户端 如何使用 [1]创建Vagrantfile 创建一个Vargantfile，如下所示： # -*- mode: ruby -*- # vi: set ft=ruby : Vagrant.configure(2) do |config
【论文精读】Non-Uniform Blind Deblurring by Reblurring
qq_40314292的博客
03-10 1199
题目：Non-Uniform Blind Deblurring by Reblurring 通过再模糊实现非均匀盲消模糊 作者：Yuval Bahat 发表地方：ICCV 发表时间：2017 主要内容介绍： 非均匀，盲去模糊，加模糊，非深度学习方法。但是是用在了去除运动模糊的。 就是他通过模糊patch，预测模糊场，然后根据预测的模糊场去模糊。 摘要： 提出了一种处理非均匀模糊的盲图像去模糊方法。...
2012-IJCV - Non-uniform deblurring for shaken images
毛财胜的专栏
02-12 905
项目地址：https://www.di.ens.fr/willow/research/deblurring/ 作者：Oliver Whyte 非一致性模糊 针对相机转动提出新的模糊模型 将新模型代替卷积模型代入两种去模糊算法框架:Fergus et al. (2006,VB) and Cho and Lee (2009,MAP) ...
A Comparative Study for Single Image Blind Deblurring（CVPR2016）阅读笔记
Never let it go.
04-11 937
两个缺点 当下的【单张图形去模糊算法评价方法】通常有以下两个缺点： 首先，合成生成的模糊图像经常无法捕获真实运动模糊降级的复杂性和特征。 例如，相机运动具有6个自由度（3个平移和3个旋转），而卷积模型仅考虑平行于图像平面的2D平移[17,18]。在这些合成生成的图像中也不考虑镜头失真，传感器饱和度，非线性变换函数，噪声和相机流水线中的压缩。 此外，卷积模型中的恒定场景深度假设和非均匀模糊基准...
NonuniformBlur:作者对我的SIGGRAPH Asia 2019技术摘要的个人实施（盒式过滤器的力量
03-21
非均匀模糊 通过使用框滤波的Mip映射（理论上与Haar小波变换有关），非常快地近似了具有非均匀模糊半径的大核高斯模糊。数学模型可以在PDF文件中找到。 热键： [F1]显示/隐藏FPS [空格]暂停/播放动画 [P]管道式开关 先决条件： :
图像增强序列——Naturalness Preserved Enhancement Algorithm for Non-Uniform Illumination Image
hit1524468的专栏
04-30 5180
1. 参考文献2. 模型实现% 论文： Naturalness Preserved Enhancement Algorithm for Non-Uniform Illumination Images % 作者： Shuhang Wang, Hai-Miao Hu, Bo Li % 链接： % Author: HSW % Date: 2018-04-29 % clc; close all; cle...
非均匀有理B-样条(Non-Uniform Rational B-Splines, NURBS)基础知识
feyily的博客
03-10 7496
B样条是无理的，组成无理B样条曲线或曲面。有理曲线或曲面可以精确地表示圆锥截面。非均匀有理B样条(Non-Uniform Rational B-Splines, NURBS)就是为了表达更精确的曲面引入的，其控制顶点包含权重。NURBS的基函数与B样条不同，但结点向量、张量积的性质和细分规则是不变的。 1 几何角度 在Rd\mathbb{R}^dRd空间的NURBS实体通过在Rd+1\mathbb{R}^{d+1}Rd+1空间的B样条实体投影得到，其中ddd是维数。图1说明了一个在R2\mathbb{R}^
Self-Supervised Non-Uniform Kernel Estimation With Flow-Based Motion Prior论文阅读
最新发布
yangqoor的博客
06-22 1716
（Non-uniform Blur Kernel）的估计问题。传统方法假设模糊核是空间不变的（Uniform），但实际场景中模糊核因相机抖动或物体运动而呈现空间变化（Spatially Varying）。（Multi-scale Kernel Attention Module, KAM），提升模糊核估计的准确性和鲁棒性。（Normalizing Flows）建模模糊核的潜在空间表示，结合。非均匀模糊具有空间变化特性，需动态融合图像特征与局部核信息。：流先验与不确定性学习的消融实验（重模糊PSNR）
BMVC12_code fast non-uniform deblurring using constrained camera pose subspace源码
09-21
BMVC12_code fast non-uniform deblurring using constrained camera pose subspace的源码,下载学习用.
图像清晰度算法--reblur算法实现
09-19
对模糊的图像进行二次模糊，比较原图和模糊的图像相邻像素的变化。从而得出图像清晰度。使用matlab实现的reblur算法
学习笔记 Deblur系列 【1】-- Blind Motion Deblurring Using Conditional Adversarial Network
weixin_44776845的博客
06-12 4116
学习笔记 Deblur系列 【1】-- Blind Motion Deblurring Using Conditional Adversarial Network 论文创新点 新的loss function，在motion deblurring方面比现有方法快五倍。 新的产生模糊图像的方法，基于random trajectory。 评价deblurring algorithm 效果的新视角，通过...
Non-Blind图像反卷积论文整理
不积跬步无以至千里
11-21 1012
转发：https://blog.youkuaiyun.com/qq_26499769/article/details/82793783 Non-Blind图像反卷积论文整理 1 Spatial Deconvolution Stochastic Deconvolution 2013 http://www.cs.ubc.ca/labs/imager/tr/2013/StochasticDeconvolution...
论文阅读笔记之——《Learning a Discriminative Prior for Blind Image Deblurring》
gwpscut的博客
05-10 3265
先给出论文链接（https://arxiv.org/pdf/1803.03363v1.pdf） 本文是关于盲去模糊问题。之前做了很长一段时间的盲复原，始终没有得到很好的inspiration，希望这篇论文能有所启发~ 本文基于data-driven discriminative prior.（数据驱动的先验鉴别），将imageprior作为二进制分类器（CNN），先验的学习（learned ...
【图像去模糊】《Blur-Invariant Deep Learning for Blind-Deblurring》论文阅读
不可能打工的博客
10-21 1151
简介 本文来自ICCV2017，首先说一下直观感受，论文提出了基于深度学习的模糊不变量（blur-invariant）的提取，并实现了一个端到端的去模糊网络，网络比较轻量、快速，但是从结果来看，复原效果并不能称得上非常好，效果甚至比不过《Blind Image Deblurring Using Dark Channel Prior》一文中的暗通道先验传统方法。但是文章的亮点在于：利用autoenc...
【Deblurring by Realistic Blurring】阅读笔记
既脱春火的博客
09-28 561
本文不同的是，它合成的模糊图片是向真实模糊图片靠近的模糊图片，也就是说，从神经网络的角度靠近了合成模糊图片与真实模糊图片的距离（现在想想，这一创新，直白来讲就是用神经网络合成模糊图片，之前模糊图片大都是根据估计的模糊核来生成）。为了使得生成的图片更加接近真实的图片，这里就提出了一种RBL损失达成这一目标，更具体的来讲，它是为了使得合成的模糊图片真实概率接近0.5，使得真实模糊图片也接近0.5，达到所谓的将0push到0.5，将1pull到0.5。不同的是，去掉了其中的BN层（增加计算量并且降低最终效果）
Substance Designer：不常用节点
AION的博客
12-16 6532
Quantize Grayscale（量化灰度）：可以清除部分色阶
DCM模块使用说明——Element-UI v2.4.6版
本文档主要介绍了恒润科技的DCM（Diagnostic Communication Module）模块在UDS（Uniform Diagnostic Services）环境下的应用和操作，特别关注了多帧请求否定响应的处理流程。DCM模块是车辆诊断系统中的关键组件，...
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