已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Efficient Multi-scale Network with Learnable Discrete Wavelet Transform for Blind Motion Deblurring

去模糊 人工智能 计算机科学 光学(聚焦) 小波变换 计算机视觉 背景(考古学) 小波 RGB颜色模型 离散小波变换 比例(比率) 吊装方案 算法 图像(数学) 图像复原 模式识别(心理学) 图像处理 古生物学 物理 光学 生物 量子力学
作者
Xin Gao,Tianheng Qiu,Xinyu Zhang,Hanlin Bai,Kang Liu,Xuan Huang,Wei Hu,Guoying Zhang,Huaping Liu
出处
期刊:Cornell University - arXiv 被引量:1
标识
DOI:10.48550/arxiv.2401.00027
摘要

Coarse-to-fine schemes are widely used in traditional single-image motion deblur; however, in the context of deep learning, existing multi-scale algorithms not only require the use of complex modules for feature fusion of low-scale RGB images and deep semantics, but also manually generate low-resolution pairs of images that do not have sufficient confidence. In this work, we propose a multi-scale network based on single-input and multiple-outputs(SIMO) for motion deblurring. This simplifies the complexity of algorithms based on a coarse-to-fine scheme. To alleviate restoration defects impacting detail information brought about by using a multi-scale architecture, we combine the characteristics of real-world blurring trajectories with a learnable wavelet transform module to focus on the directional continuity and frequency features of the step-by-step transitions between blurred images to sharp images. In conclusion, we propose a multi-scale network with a learnable discrete wavelet transform (MLWNet), which exhibits state-of-the-art performance on multiple real-world deblurred datasets, in terms of both subjective and objective quality as well as computational efficiency.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
白鹭立雪完成签到,获得积分10
8秒前
念初发布了新的文献求助10
9秒前
搜集达人应助fu采纳,获得10
11秒前
12秒前
快乐的小叮当应助噗宝凹采纳,获得10
12秒前
充电宝应助Chi_bio采纳,获得10
12秒前
粥粥应助碧蓝的宝马采纳,获得10
12秒前
柚又完成签到 ,获得积分10
15秒前
小王顶呱呱完成签到 ,获得积分10
15秒前
17秒前
17秒前
可知发布了新的文献求助10
18秒前
18秒前
19秒前
rhei发布了新的文献求助20
20秒前
氯化氟完成签到 ,获得积分20
20秒前
zydong完成签到,获得积分10
21秒前
詹卫卫发布了新的文献求助10
22秒前
i3utter发布了新的文献求助10
23秒前
24秒前
深情安青应助AOPs采纳,获得10
24秒前
六年发布了新的文献求助30
25秒前
Dorr发布了新的文献求助10
25秒前
打打应助氯化氟采纳,获得10
26秒前
隐形曼青应助念初采纳,获得10
26秒前
一直向前发布了新的文献求助10
26秒前
丘比特应助rhei采纳,获得30
28秒前
orixero应助洛芷采纳,获得10
30秒前
31秒前
丘比特应助多年以后采纳,获得10
31秒前
zhongu发布了新的文献求助10
31秒前
恋雅颖月应助晶晶采纳,获得10
33秒前
xiaoming发布了新的文献求助200
33秒前
34秒前
洛芷完成签到,获得积分10
35秒前
Dorr完成签到,获得积分10
36秒前
36秒前
科研通AI5应助听听采纳,获得10
36秒前
菠萝完成签到 ,获得积分10
36秒前
mmyhn发布了新的文献求助10
38秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
Aktuelle Entwicklungen in der linguistischen Forschung 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989918
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532013
关于积分的说明 11255831
捐赠科研通 3270829
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805053
邀请新用户注册赠送积分活动 882233
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809216