野生环境下的图像去模糊：来自智能手机高速视频的真实世界图像去模糊数据集
计算机视觉与模式识别
2025-10-10 v4
摘要
我们介绍最大的真实世界图像去模糊数据集，由智能手机慢速视频构建而成。使用在一秒钟内捕获的240帧，通过平均帧来产生模糊图像，而将时间中心帧用作锐利参考。我们的数据集包含超过42,000对高分辨率模糊-锐利图像对，约为广泛使用的数据集的10倍，具有8倍不同的场景，包括室内和户外环境，具有各种物体和摄像机运动。我们在数据集上对多种最先进（SOTA）去模糊模型进行基准测试，并观察到显著的性能下降，凸显了本基准的复杂性和多样性。我们的数据集作为一个具有挑战性的新基准，旨在促进稳健和通用的去模糊模型的开发。
引用
@article{arxiv.2506.19445,
title = {Deblurring in the Wild: A Real-World Image Deblurring Dataset from Smartphone High-Speed Videos},
author = {Syed Mumtahin Mahmud and Mahdi Mohd Hossain Noki and Prothito Shovon Majumder and Abdul Mohaimen Al Radi and Sudipto Das Sukanto and Afia Lubaina and Md. Mosaddek Khan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.19445},
year = {2025}
}
备注
8 pages (without references), 3 figures. Dataset https://huggingface.co/datasets/masterda/SloMoBlur