用于单图像散焦去模糊的迭代滤波自适应网络
计算机视觉与模式识别
2022-03-29 v2 图像与视频处理
摘要
我们提出了一种新颖的基于端到端学习的单图像散焦去模糊方法。所提方法配备了一种专门设计用于处理空间变化和大散焦模糊的新型迭代滤波自适应网络（IFAN）。为自适应处理空间变化模糊，IFAN预测逐像素去模糊滤波器，并将其应用于输入图像的散焦特征以生成去模糊特征。为有效处理大模糊，IFAN将去模糊滤波器建模为小尺寸可分离滤波器的堆叠。预测的可分离去模糊滤波器使用一种新颖的迭代自适应卷积（IAC）层应用于散焦特征。我们还提出了一种基于散焦视差估计与重模糊的训练方案，显著提升了去模糊质量。我们证明，我们的方法在真实世界图像上在定量和定性方面均达到了SOTA性能。
引用
@article{arxiv.2108.13610,
title = {Iterative Filter Adaptive Network for Single Image Defocus Deblurring},
author = {Junyong Lee and Hyeongseok Son and Jaesung Rim and Sunghyun Cho and Seungyong Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.13610},
year = {2022}
}
备注
CVPR 2021