真实场景深度局部运动去模糊
计算机视觉与模式识别
2023-03-28 v2
摘要
现有大多数去模糊方法侧重于去除由相机抖动引起的全局模糊，却难以处理由物体运动造成的局部模糊。为填补真实场景中局部去模糊的空白，我们建立了首个真实局部运动模糊数据集（ReLoBlur），该数据集由同步分光拍摄系统采集并经后处理流水线校正。基于 ReLoBlur，我们提出局部模糊感知门控网络（LBAG）及若干局部模糊感知技术，以弥合全局与局部去模糊之间的差距：1）基于背景减除的模糊检测方法以定位模糊区域；2）门控机制引导网络聚焦于模糊区域；3）模糊感知块裁剪策略以解决数据不平衡问题。大量实验证明了 ReLoBlur 数据集的可靠性，并表明在不采用我们所提局部模糊感知技术时，LBAG 优于最先进的全局去模糊方法。
引用
@article{arxiv.2204.08179,
title = {Real-World Deep Local Motion Deblurring},
author = {Haoying Li and Ziran Zhang and Tingting Jiang and Peng Luo and Huajun Feng and Zhihai Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.08179},
year = {2023}
}
备注
Accept by AAAI-2023 (Oral)