DeepRFT：单幅图像去模糊的深度残差傅里叶变换

本文提出了用于图像去模糊的深度残差傅里叶变换 (DeepRFT)，其中提出了一种称为 Res FFTConv 块的即插即用残差块，它集成了空间和频率残差信息，性能表现SOTA，代码刚开源！

Deep Residual Fourier Transformation for Single Image Deblurring

单位：华东师范大学, 上海交通大学
代码：https://github.com/invokerer/deeprft
论文：https://arxiv.org/abs/2111.11745

在端到端的图像去模糊架构中，采用 ResBlock 是一种常见的做法，它学习模糊和清晰图像对之间的区别。从模糊的对应物重建清晰的图像需要对低频和高频信息进行更改。传统的 ResBlock 虽然在捕捉图像高频成分方面可能有很好的能力，但它往往会忽略低频信息。此外，ResBlock 通常无法准确地对长距离信息进行建模，这在从其模糊对应物重建清晰图像时非常重要。

在本文中，我们提出了一种带有卷积块（Res FFT-Conv 块）的残差快速傅里叶变换，能够捕获长期和短期交互，同时集成低频和高频残差信息。