Resumen

La eliminación de desenfoque de imágenes es un problema clásico e importante en campos industriales, como la restauración de fotos de aviación, el reconocimiento de objetos en robótica y vehículos autónomos. Las imágenes borrosas en escenarios del mundo real consisten en tipos de desenfoque mixtos, como un desenfoque de movimiento natural debido al temblor de la cámara. La eliminación rápida del desenfoque no desenfoca toda la imagen porque no es la mejor opción. Considerando los costos computacionales, también es mejor tener un núcleo alternativo para desenfocar diferentes objetos a un nivel semántico alto. Para lograr una mejor calidad de restauración de imágenes, también es beneficioso combinar la ubicación de la categoría de desenfoque e información estructural importante en términos de artefactos específicos y grado de desenfoque. El objetivo de la eliminación de desenfoque de imágenes ciegas es restaurar la nitidez a partir del núcleo de desenfoque desconocido de una imagen. Los métodos recientes de eliminación

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Desenfoque de imagen; Tipos de desenfoque; Costos computacionales; Núcleo; Calidad de restauración de imagen; Redes generativas adversariales
• Keywords:Image deblurring; Blurring types; Computational costs; Kernel; Image restoration quality; Generative adversarial networks