用于运动去模糊的深度生成滤波器
计算机视觉与模式识别
2017-09-12 v1
摘要
由于病态性质，去除图像中由相机抖动引起的模糊一直是计算机视觉文献中的一个挑战性问题。由相机与物体在3D空间中相对运动引起的运动模糊在整个图像上诱发空间变化的模糊效应。本文中，我们提出一种基于生成对抗网络（GAN）架构并结合全局跳跃连接与密集架构的新型深度滤波器以解决此问题。我们的模型在绕过模糊核估计过程的同时，显著减少了测试时间，而这对实际应用是必要的。在基准数据集上的实验证明了所提方法的有效性，其在定量与定性上均优于最先进的盲去模糊算法。
引用
@article{arxiv.1709.03481,
title = {Deep Generative Filter for Motion Deblurring},
author = {Sainandan Ramakrishnan and Shubham Pachori. Aalok Gangopadhyay and Shanmuganathan Raman},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.03481},
year = {2017}
}