学习空间变化像素曝光用于运动去模糊

在计算摄影中，去除由相机抖动或物体运动在捕获图像中引入的运动模糊仍是一项挑战性任务。去模糊方法常受限于图像捕获过程固定的全局曝光时间。后处理算法要么必须对包含相对较少噪声的较长曝光进行去模糊，要么对短曝光进行去噪——后者以牺牲模糊机会为代价而故意增加了噪声。我们提出了一种利用空间变化像素曝光进行运动去模糊的新方法，使用下一代焦平面传感器—处理器，并对这些曝光与基于机器学习的运动去模糊框架进行端到端设计。我们通过仿真与物理原型证明，学习的空间变化像素曝光（L-SVPE）能够成功对场景去模糊并恢复高频细节。我们的工作展示了焦平面传感器—处理器在计算成像未来发展中可发挥的有前景的作用。