Motion Blur Decomposition with Cross-shutter Guidance

运动模糊是一种常见的图像伪影，特别是在光照不足的情况下，为了收集足够数量的光子以获得足够明亮的图像，曝光时间不得不延长。最近的研究不仅仅是简单地去除这种模糊效果，而是旨在将模糊图像分解为多个具有空间和时间一致性的清晰图像。由于运动模糊分解本身高度模糊不清，因此通常需要使用来自相邻帧或人工注释的先验知识来进行运动消除。在本文中，受全局快门（GS）相机和滚动快门（RS）相机互补曝光特性的启发，我们提出利用滚动快门图像中按顺序排列的扫描线延迟来增强单个模糊图像的运动分解能力。为了评估这种新颖的双重成像设置，我们构建了一个三轴系统来收集现实数据，以及一种深度网络架构，通过交叉快门运动模糊分解的互补分支明确处理时间和上下文信息。实验证明了我们提出的算法的有效性以及我们双重成像设置的有效性。

本论文旨在解决图像模糊问题，通过将模糊图像分解为多个清晰图像，提高图像质量。

利用滚动快门相机和全局快门相机的互补曝光特性，提出了一种新的双重成像方案，通过交叉快门运动模糊分解来解决模糊问题。

论文设计了三轴系统收集现实数据，并提出了一种深度网络架构，通过互补的分支来处理时空和上下文信息。实验结果验证了该算法的有效性和双重成像方案的合理性。

最近相关研究包括：《Deep Multi-patch Aggregation Network for Image Deblurring》、《Motion Deblurring Using Hybrid Imaging System》等。