澳大利亚国立大学 | 深度图像去模糊调研

图像去模糊是低级计算机视觉中的一个经典问题，旨在从模糊的输入图像中恢复出清晰的图像。 深度学习的最新进展在解决这个问题方面取得了重大进展，并且已经提出了大量的去模糊网络。 本文对最近发表的基于深度学习的图像去模糊方法进行了全面而及时的调查，旨在为社区提供有用的文献综述。 我们首先讨论图像模糊的常见原因，介绍基准数据集和性能指标，并总结不同的问题公式。 接下来，我们基于架构、损失函数和应用介绍使用卷积神经网络 (CNN) 的方法分类，并提供详细的回顾和比较。 此外，我们讨论了一些特定领域的去模糊应用，包括人脸图像、文本和立体图像对。 最后，我们讨论了关键挑战和未来的研究方向。