基于算法展开的光子受限非盲去模糊

在光子受限条件下的图像去模糊在摄影、显微镜和天文学等多种低光应用中十分普遍。然而，由于低照度和/或短曝光引起的光子散粒噪声使得去模糊任务比传统去模糊问题更具挑战性。在本文中，我们提出了一种用于光子受限去模糊问题的算法展开方法，通过将Plug-and-Play算法展开固定迭代次数。通过引入Plug-and-Play框架的三算子分裂形式，我们获得了一系列可微步骤，使得固定迭代展开网络能够端到端训练。所提算法相比现有最先进（SOTA）去模糊方法展现出显著更好的图像恢复效果。我们还提出了一个新的光子受限去模糊数据集用于评估算法性能。