CircleFlow：基于圆网格目标的流引导相机模糊估计
计算机视觉与模式识别
2026-01-13 v1
摘要
点扩散函数（PSF）是连接真实场景与捕获信号的基本描述符，表现为相机模糊。精确的 PSF 估计对于光学表征和计算视觉至关重要，但由于强度基的脱卷积固有的歧义性和欠定性，仍面临挑战。我们引入CircleFlow——一个高保真 PSF 估计框架，采用流引导边缘定位实现精准的模糊表征。CircleFlow 通过对结构化捕获实现对局部各向异性和空间变化 PSF 的编码，同时利用目标的二值亮度先验解耦图像与卷核估计。隐含的锐利图像通过基于光流的锐化结构亚像素对齐重建，而 PSF 被建模为受能量约束的隐式神经表示。两个组件在去马赛化感知的可微框架中联合优化，确保由准确边缘定位所实现的物理一致且稳健的 PSF 估计。大量在仿真和真实数据上的实验表明，CircleFlow 实现了最先进的精度和可靠性，验证了其在实际 PSF 校准中的有效性。
引用
@article{arxiv.2512.00796,
title = {CircleFlow: Flow-Guided Camera Blur Estimation using a Circle Grid Target},
author = {Jiajian He and Enjie Hu and Shiqi Chen and Tianchen Qiu and Huajun Feng and Zhihai Xu and Yueting Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.00796},
year = {2026}
}