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RSS订阅原创 A Simple Local Minimal Intensity Prior and an Improved Algorithm for Blind Image Deblurring论文阅读
图像分为非重叠块（块大小r×rr \times rr×rPIiminxy∈Ωiminc∈rgbIxycPIixy∈Ωiminc∈rgbminIxycΩi\Omega_iΩi为第iii块的像素索引集，PI∈RPPI∈RPP⌈mr⌉⋅⌈nr⌉P⌈rm⌉⋅⌈rn⌉PB≥PIPB≥PI。
2025-05-30 00:30:00
472
1
原创 Learning Discriminative Data Fitting Functions for Blind Image Deblurring论文阅读
来提升模糊核估计和潜在图像恢复的精度。传统方法主要依赖人工设计的图像先验（如梯度稀疏性、暗通道先验等），但忽视了数据拟合函数的重要性。本文提出，通过数据驱动的方式从大规模数据中学习不同数据拟合项的权重，从而更有效地约束模糊核和图像的优化过程。同时，该方法的通用性（可扩展至非均匀模糊和特定领域任务）为商业化算法开发提供了新思路。传统方法（如[16,35]）通常固定数据拟合项（如强度用于图像恢复、梯度用于核估计），而本文通过引入。该公式表明，学习到的权重直接影响了核估计的最小二乘解。分别为图像和核的先验项。
2025-05-30 00:15:00
543
1
原创 Learning to Super-Resolve Blurry Face and Text Images论文阅读
传统方法通常假设超分辨率（Super-Resolution, SR）需要清晰的低分辨率输入，去模糊（Deblurring）需要高分辨率输入，但在实际场景（如监控视频或运动图像）中，输入图像可能同时存在低分辨率和复杂运动模糊，这使得现有方法失效。生成器根据输入图像的类别标签动态适配不同判别器的特征约束。论文旨在解决从低分辨率且模糊的输入图像中直接恢复出清晰的高分辨率图像的问题，特别是针对。层的特征映射，约束生成图像与真实图像在中间层的特征相似性。通过引入真实图像对之间的相对距离约束，避免判别器的平凡解。
2025-05-29 00:30:00
624
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原创 From Motion Blur to Motion Flow: A Deep Learning Solution for Removing Heterogeneous Motion Blur论文阅读
（Heterogeneous Motion Blur）的去除问题。传统方法通常假设模糊是空间均匀的（如全局相机抖动），而真实场景中模糊模式可能随像素位置变化（如物体运动与相机运动的叠加）。作者提出通过深度学习直接估计。——即每个像素的运动矢量，从而构建端到端的去模糊框架。为狄拉克函数，表示线性运动轨迹。为像素级异构模糊核，
2025-05-29 00:15:00
725
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原创 Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring论文阅读
传统方法假设模糊核（Blur Kernel）具有局部均匀性或线性特征，但在实际动态场景中，模糊由相机抖动、物体运动、场景深度变化等多种因素共同作用，导致模糊核复杂且难以参数化。恢复清晰图像能够提升后续任务（如目标检测、语义分割）的准确性，具有显著的产业价值。结构，输入和输出均为多尺度图像（如256x256, 128x128, 64x64），模仿传统优化方法的“由粗到精”（Coarse-to-Fine）策略。（ResBlock）构建深层网络（共120层），去除残差连接后的ReLU以加速收敛（图3）。
2025-05-28 00:30:00
882
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原创 Convolutional Neural Networks for Direct Text Deblurring论文阅读
xFyθ3xFyθ3其中，yyy为模糊图像，θ\thetaθ为网络参数，x\hat{x}x为恢复的清晰图像。该函数隐式包含数据项与正则项，跳过了传统优化框架中的显式正则化设计。
2025-05-28 00:15:00
1329
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原创 DeblurGAN-v2: Deblurring (Orders-of-Magnitude) Faster and Better论文阅读
创新点技术细节效果FPN多尺度特征融合跨层连接重建高分辨率特征，替代多尺度输入处理计算量减少78%（411G FLOPs vs SRN 1434G），PSNR提升0.56 dB灵活骨干网络Inception-ResNet-v2（高性能） vs MobileNet-DSC（轻量）MobileNet-DSC模型仅4 MB，支持25 FPS实时处理双尺度RaGAN-LS判别器全局+局部判别器，RaGAN-LS损失加速训练SSIM提升0.007（表5），生成图像边缘更清晰（图5对比）
2025-05-27 07:43:34
1038
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原创 Joint Face Hallucination and Deblurring via Structure Generation and Detail Enhancement论文阅读
论文提出两阶段联合框架，将人脸超分辨率（）与去模糊（面部结构生成网络（Facial Structure Generation Network, FSGN）：通过深度学习生成基础图像（Base Image），恢复全局人脸结构。基于示例的细节增强（Exemplar-based Detail Enhancement）：利用高分辨率（HR）示例库，通过匹配与回归补充局部细节。
2025-05-27 07:36:49
710
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原创 Neural Blind Deconvolution Using Deep Priors论文阅读
泛化性：无需训练数据，适应性强。简化优化：通过网络设计消除约束，联合优化提高收敛性。高质量输出：同时生成准确模糊核和清晰图像，减少后续处理需求。鲁棒性：TV正则化增强对噪声的处理能力。
2025-05-26 22:01:20
861
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原创 Structure-Revealing Low-Light Image Enhancement Via Robust Retinex Model论文阅读
维度传统方法本文方法噪声处理后处理去噪（BM3D）联合建模（式6）梯度约束ℓ1\ell_1ℓ1稀疏性（反射率）引导式梯度增强（式4-5）收敛效率对数变换导致非凸性免对数ADMM（10-15次迭代收敛）适用场景低噪声图像低/高噪声图像（双模型切换）关键实验结果支持在合成噪声数据集（BSDS）上，模型6的PSNR达到18.53 dB，高于传统方法+BM3D组合（表I）基线模型（式3）的NFERM指标为10.70（最低），表明细节保留最佳（图8）
2025-05-26 21:49:30
1103
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原创 Learning a Convolutional Neural Network for Non-uniform Motion Blur Removal论文阅读
非均匀运动模糊通常由相机或物体在曝光期间的复杂运动引起，例如快速移动的物体或手持相机的抖动。传统方法假设全局运动模型（如相机旋转或平移），但无法有效处理局部强非均匀模糊（如多物体不同方向运动）。通过旋转图像（-24°, -18°, -12°, -6°），将候选方向分辨率从30°提升至6°，候选核数量从73扩展至361。例如，自动驾驶系统需要清晰的图像来检测障碍物，而模糊会直接影响算法的可靠性。的彩色图像块，输出为73种候选核的Softmax概率分布。例如，旋转图像块后，CNN预测的原始方向。
2025-05-25 00:30:00
958
1
原创 Unnatural L0 Sparse Representation for Natural Image Deblurring论文阅读
论文提出分段函数ϕ⋅ϕ⋅ϕ∂∗zi1ϵ2∣∂∗zi∣2if∣∂∗zi∣≤ϵ1otherwise\right.ϕ∂∗ziϵ21∣∂∗zi∣21if∣∂∗zi∣≤ϵotherwise其中，∂∗zi∂∗zi表示像素iii在水平（hhh）或垂直（vvv）方向的梯度，ϵ\epsilonϵ为阈值参数。该函数在梯度小于ϵ。
2025-05-25 00:15:00
685
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原创 Total Variation Blind Deconvolution论文阅读
论文旨在解决盲去卷积（Blind Deconvolution）问题，即在未知模糊核（Point Spread Function, PSF）的情况下，同时恢复清晰图像和模糊核。核心挑战在于病态性（Ill-posedness）问题，即多组解可能满足同一观测数据。作者提出一种基于总变差（Total Variation, TV）正则化的联合优化方法，结合交替最小化（Alternating Minimization, AM）算法，以提升恢复结果的边缘保持能力和鲁棒性。实际问题：在摄影、医学成像、卫星遥感等领域，图像常
2025-05-24 00:30:00
764
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原创 Robust Kernel Estimation with Outliers Handling for Image Deblurring论文阅读
（Outliers）（如饱和像素、非高斯噪声等）导致的模糊核（Blur Kernel）估计不准确的问题。传统方法基于线性卷积模型（公式1），但实际图像中因传感器动态范围限制或噪声干扰，线性模型失效。：在真实场景中，模糊图像常包含饱和区域（如强光源）、非高斯噪声（如脉冲噪声），这些异常值破坏线性模型假设，导致现有盲去模糊方法（如[3, 17, 36]）倾向于估计。策略，解决传统盲去模糊方法在异常值（如饱和像素、非高斯噪声）干扰下核估计退化为。，通过选择可靠边缘并去除异常值，提升模糊核估计的准确性。
2025-05-24 00:15:00
1016
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原创 Removing Camera Shake from a Single Photograph论文阅读
手持设备（如消费级数码相机）在低光环境下易因抖动导致图像模糊，传统方法（如频域滤波或参数化运动路径）难以处理真实场景中的复杂运动。本文方法通过自然图像梯度统计特性提升模糊核估计精度，为智能手机摄影、安防监控等场景提供实用解决方案，尤其适用于无法重复拍摄的珍贵照片修复。（Natural Image Statistics）的盲去卷积方法。核心挑战在于克服传统方法对模糊核参数化的过度简化假设，通过引入空间域先验，更准确地建模真实相机运动路径（如复杂非均匀运动）引起的模糊。通过最大后验概率（MAP）估计联合优化。
2025-05-23 00:30:00
818
1
原创 Normalized Blind Deconvolution论文阅读
归一化约束，解决传统方法中因模糊核尺度模糊性导致的“无模糊解”偏好问题。作者指出，L¹归一化（即模糊核元素和为1）是任意选择，且容易导致无模糊解。），也能显著提升盲去卷积的性能，达到甚至超越基于复杂非凸先验的先进方法。的归一化策略（替代传统L¹范数），使得即使使用简单的凸先验（如总变差。为目标函数（式7），通过后归一化强制模糊核满足非负性与L¹约束。假设清晰图像梯度服从零均值高斯分布，真实模糊核具有有限支撑，则当。使用L-BFGS-B算法求解，附加像素值约束（时，问题（3）更倾向于选择真实解。
2025-05-23 00:15:00
998
1
原创 Motion Blur Kernel Estimation via Deep Learning论文阅读
输入为模糊图像的梯度∂y\partial y∂y，输出为预测的清晰边缘∂efW∂y∂efW∂y。第lllfnl∂yσ∑mfml−1∗wmnlbnll125fnl∂yσm∑fml−1∗wmnlbnll125其中σ\sigmaσ为ReLU激活函数，wlw^lwl和blb^lbl分别为卷积核和偏置。fW∂yϕ∑mf。
2025-05-22 00:30:00
929
1
原创 OID: Outlier Identifying and Discarding in Blind Image Deblurring论文阅读
（Impulsive Noise）等异常值会破坏模糊核估计的准确性（图1）。本文方法通过直接处理异常值，显著提升安防监控、移动摄影等场景中的图像恢复质量，尤其在低光照或高动态范围场景下具有重要应用价值。（Outlier Identifying and Discarding, OID）框架，通过显式检测并排除异常值，提升盲去模糊算法在复杂噪声环境下的鲁棒性。（Outliers）（如饱和像素、非高斯噪声）对模糊核估计和图像恢复的干扰问题。分别为图像和模糊核的正则项（如梯度稀疏性）。为软阈值算子，定义为。
2025-05-22 00:15:00
982
1
原创 Nonlinear total variation based noise removal algorithms论文阅读
的约束优化算法，用于从含噪图像中恢复清晰图像。其核心思想是通过最小化图像的总变差范数（TV norm），同时结合噪声的统计特性（均值和方差约束），实现对噪声的有效抑制，同时保留图像中的边缘和细节特征。论文的核心目标是提出一种基于。（Neumann边界条件）。
2025-05-21 00:30:00
1441
1
原创 Non-uniform Deblurring for Shaken Images论文阅读
的精度，对智能手机摄影、安防监控等需要高精度图像恢复的场景至关重要。例如，在低光环境下拍摄的文档或人脸图像，其模糊通常呈现空间变化特性，本文方法可有效解决此类问题。手持摄影（尤其是低光照条件下）常因相机抖动导致模糊，传统均匀模糊模型难以恢复清晰图像。传统方法假设模糊核是空间不变的（即均匀模糊），但实际相机抖动主要由相机的。（3D Rotation）引起，导致模糊核在图像不同区域呈现显著差异（图1）。，将模糊过程建模为相机旋转速度的函数，从而实现更精确的非均匀去模糊。是预定义的基变换矩阵，
2025-05-21 00:15:00
690
1
原创 Image Deblurring with a Class-Specific Prior论文阅读
潜在图像xxxRmxUmUmTrmx(2)RmxUmUmTrmx2约束RmxR_m(x)Rmx与rmxr_m(x)rmxPx∑m1M∥rmx−Rmx∥22(3)Pxm1∑M∥rmx−Rmx∥223。
2025-05-20 00:30:00
873
1
原创 Image and depth from a conventional camera with a coded aperture论文阅读
传统摄影仅能捕捉场景的二维投影，而深度信息通常需依赖多视角相机（如立体视觉）或主动传感器（如激光雷达）。本文方法通过简单修改相机光圈设计，无需额外硬件即可实现深度估计，为。（AR）等领域提供了低成本的解决方案。例如，传统圆形光圈产生均匀模糊（图3a），而编码光圈生成具有方向性的模糊模式（图3b）。(b)编码光圈（星形）生成方向性模糊，便于深度估计。通过优化此准则，选择具有高区分度的光圈图案（如星形或十字形）。（Coded Aperture）技术，从单张模糊图像中同时恢复。为优化光圈设计，作者提出。
2025-05-20 00:15:00
1171
1
原创 Blind Image Deblurring With Local Maximum Gradient Prior论文阅读
局部最大梯度LMGIxmaxc∈rgbmaxy∈Px∣∇Icy∣LMGIxc∈rgbmaxy∈Pxmax∣∇Icy∣其中PxP(x)Px是以像素xxx为中心的局部邻域，∇Ic\nabla I^c∇Ic是图像第ccc个颜色通道的梯度。
2025-05-19 00:30:00
1330
1
原创 Blind Image Deblurring Using Dark Channel Prior论文阅读
DIxminy∈Nxminc∈rgbIcyDIxy∈Nxminc∈rgbminIcy其中NxNx是以像素xxx为中心的局部邻域，IcI^cIc是图像的第ccc个颜色通道。
2025-05-19 00:15:00
1301
1
原创 Blind deconvolution using a normalized sparsity measure论文阅读
提升算法的鲁棒性和效率可推动实时去模糊工具的开发，改善低光照或运动模糊场景的成像质量，直接影响消费者电子产品和工业检测系统的性能。范数）在正则化过程中倾向于模糊图像而非清晰图像，导致传统最大后验概率（Maximum A Posteriori, MAP）方法失效。使用Levin数据集[15]（4幅图像，8种核），比较Fergus[4]、Shan[22]与本文方法。在真实模糊图像（如雕像、文本）中，本文方法生成的核更准确，去模糊结果更少伪影（图6-7）。，以直接惩罚模糊图像，从而简化盲去卷积的优化框架。
2025-05-18 00:30:00
1049
1
原创 Blind Deblurring Using Internal Patch Recurrence论文阅读
论文旨在解决盲去模糊（Blind Deblurring）问题，即在未知模糊核（Blur Kernel）的情况下，从单张模糊图像中恢复清晰图像。核心挑战在于同时估计模糊核和潜在清晰图像，这一问题因解空间巨大而高度不适定。模糊图像广泛存在于摄影、监控、医学成像等领域，其成因包括相机抖动、失焦或低质量光学元件。传统方法依赖外部先验（如梯度稀疏性）或人工干预（如手动标注模糊核），而本文提出了一种基于图像内部块重复性（Internal Patch Recurrence）的自主去模糊方法。该技术可提升自动化图像修复能力
2025-05-18 00:15:00
988
1
原创 Blind Deblurring for Saturated Images论文阅读
本文通过引入潜在图和非线性模糊模型，解决了饱和图像盲去模糊的难题，核心创新在于保留所有像素信息并自适应调整截断效应。实验证明其在PSNR、SSIM和运行效率上的显著优势，为低光成像领域提供了新的理论工具。
2025-05-17 00:30:00
745
1
原创 A Neural Approach to Blind Motion Deblurring论文阅读
（Blind Motion Deblurring）问题，即从单张因相机抖动导致的模糊图像中恢复清晰图像，且无需预先知道模糊核（Blur Kernel）。核心挑战在于同时估计模糊核和清晰图像，这一过程因。为恢复后的频域表示。（Ill-posedness）而极为困难。网络输出去卷积滤波器。
2025-05-17 00:15:00
766
1
原创 A Physics Based Generative Adversarial Network for Single Image Defogging论文阅读
PBGAN在RESIDE-β上PSNR达到28.7 dB，优于CycleGAN（25.2 dB）和MSCNN（27.1 dB）。PBGAN在天空区域的颜色保真度（CIEDE2000=5.3）显著优于DCP（CIEDE2000=12.6）。雾霾导致图像对比度下降，影响自动驾驶、监控系统等依赖视觉感知的应用。PBGAN在天空区域避免了DCP的颜色失真，同时恢复了建筑物的纹理细节。，但前者易导致低对比度结果（如暗通道先验），后者易引入颜色失真。，输入为雾图的逆图像（），输出增强后的图像。，约束生成的清晰图像。
2025-05-16 00:30:00
1705
1
原创 Automatic Recovery of the Atmospheric Light in Hazy Images论文阅读
（Atmospheric Light Vector）的自动估计问题。传统方法依赖用户输入或基于灰度世界假设等易错假设，而本文提出了一种全自动方法，分两阶段恢复大气光的方向（投影到RGB空间，通过主成分分析（PCA）提取直线方向，多个块的直线交点即为。（Orientation Estimation）和。在RGB空间中，像素分布形成一条直线，方向由。通过随机采样多个块对并求解，选择最一致的。两阶段分别基于局部和全局统计特性。：采用梯度下降或网格搜索求解。，通过最小化其强度方差优化。：局部图像块中传输率。
2025-05-16 00:15:00
693
1
原创 DesnowNet: Context-Aware Deep Network for Snow Removal论文阅读
包含10万合成雪图（分S/M/L三个子集）和1,329真实雪图（表I-II）。论文旨在解决单幅图像雪粒去除（Single Image Snow Removal）的复杂问题。传统方法依赖手工设计的特征（如HOG、频率分离），而本文提出。（Residual Generation）实现高精度去雪。：PSNR、SSIM、VIF（视觉信息保真度）。（Pyramid Maxout）估计雪掩膜。（Translucent Snow）和。（Opaque Snow），并结合。（Pyramid Sum）生成残差。
2025-05-15 00:30:00
569
1
原创 Single image dehazing论文阅读
（Airlight-Albedo Ambiguity）问题。传统方法依赖多图像输入、用户交互或强假设（如均匀雾浓度），而本文提出一种。雾霾导致图像对比度下降，影响遥感、自动驾驶等应用。（Markov Random Field, MRF）模型全局优化，推导出传输函数。论文旨在解决单幅图像去雾（Single Image Dehazing）中的。提出基于**颜色线（Color Lines）**的方法估计大气光。，仅需单幅图像即可恢复无雾场景。传统模型（公式1）仅考虑传输函数。通过局部协方差最小化，推导出。
2025-05-15 00:15:00
995
1
原创 DehazeNet: An End-to-End System for Single Image Haze Removal论文阅读
端到端训练：直接学习雾图到透射图的映射，避免手工设计先验的局限性；高效性：轻量级网络（仅8,240参数）在CPU上实时运行（1.5秒处理640×480图像）；鲁棒性：对雾密度、大气光颜色和图像尺度变化具有较强适应性。
2025-05-14 00:30:00
1442
1
原创 Generative Diffusion Prior for Unified Image Restoration and Enhancement论文阅读
现实中的图像退化通常复杂且未知（例如低光环境下的非线性退化或多因素混合退化），传统方法需针对每种退化模型单独训练，难以泛化。，通过条件引导（Conditional Guidance）将退化后的图像作为约束，引导生成过程恢复高质量图像。其核心目标是通过无监督采样方式建模后验分布，摆脱对已知退化模型的依赖和监督训练的局限性。GDP-x₀生成的图像在暗部细节和色彩自然度上优于基线方法。（光照掩膜）为可优化参数。作为先验，解决图像恢复与增强中的。的通用框架，利用预训练的。（如超分辨率、去模糊）、
2025-05-14 00:15:00
1111
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原创 Zero-Shot Image Restoration Using Denoising Diffusion Null-Space Model论文阅读
旨在解决传统图像复原（Image Restoration, IR）方法需要针对不同任务单独训练模型的局限性。，在无需额外训练或网络修改的情况下，实现对任意线性退化问题（如超分辨率、去模糊、图像修复等）的高质量复原，并严格保证数据一致性（Data Consistency）。在产业应用中，DDNM可快速适配医疗影像增强、老旧照片修复、监控视频去噪等场景，降低模型部署成本，推动低资源环境下的智能视觉应用发展。传统IR方法依赖特定任务的训练数据，难以泛化到复杂真实场景（如低光照、混合噪声）。
2025-05-13 00:30:00
861
1
原创 Reti-Diff: Illumination Degradation Image Restoration with Retinex-based Latent Diffusion Model论文阅读
传统方法依赖手工先验，深度学习模型（如Retinex-Net）缺乏对复杂退化的鲁棒性。：固定RGformer，训练RLDM生成与RPE一致的先验，通过KL散度约束潜在空间分布。，显著提升复杂光照退化场景下的恢复质量与效率，为下游任务（如低光目标检测）提供可靠输入。通过PixelUnshuffle实现下采样，RPE由多层卷积构成。分离低质（LQ）和高质量（GT）图像的反射率与光照分量。根据Retinex理论，图像分解为反射率。为Retinex分解一致性损失（式7）。通过噪声预测网络估计，实现条件生成。
2025-05-13 00:15:00
1945
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原创 Incorporating the image formation process into deep learning improves network performance论文阅读
中传统迭代方法（如Richardson-Lucy Deconvolution, RLD）计算效率低、参数调优复杂，以及纯数据驱动深度学习方法（如CARE、RCAN）泛化性差、参数过多的问题。）和噪声导致分辨率下降。传统RLD虽被广泛应用，但处理三维或四维（时间序列）数据时计算耗时，且参数调整依赖经验。在生物医学成像领域，显微图像常因光学系统的点扩散函数（将传统RLD迭代步骤映射到神经网络层，实现。论文旨在解决三维荧光显微图像去卷积（
2025-05-12 09:13:04
769
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原创 Low-Light Image Enhancement by Retinex-Based Algorithm Unrolling and Adjustment论文阅读
低光照图像在安防监控、医学影像、自动驾驶等领域普遍存在，但传统Retinex方法难以处理复杂退化（如噪声、内容缺失）。：将迭代优化算法展开为深度网络的层次结构，每一层对应算法的一次迭代，兼具传统方法的可解释性和深度学习的表达能力。，提升了增强效果的可控性和实用性，对实际场景中的图像修复和下游任务（如目标检测）具有重要价值。，通过融合传统方法的显式先验和深度学习的数据驱动隐式先验，实现更优的分解与调整。如图5所示，论文方法在恢复砖墙纹理和避免过曝（窗户区域）上优于对比方法。
2025-05-12 00:30:00
1217
1
原创 Diff-Retinex: Rethinking Low-light Image Enhancement with A Generative Diffusion Model 论文阅读
（Low-Light Image Enhancement, LLIE）中的核心挑战，包括暗光条件下的细节丢失、噪声干扰、颜色偏差以及场景内容缺失等问题。如图5和图6所示，Diff-Retinex在颜色保真度（避免黄色偏差）和细节恢复（瓷砖纹理、跳水台结构）上表现最佳。通过深度可分离卷积生成，显著减少了传统Transformer的平方复杂度。，通过分解-生成范式实现对低光照图像的高质量增强。的物理可解释性，为实际应用提供了更鲁棒的解决方案。为光照图（局部平滑）。为反射图（场景内容），补充缺失信息，并结合。
2025-05-12 00:15:00
1371
1
原创 3-Dimension Burden Surface Imaging System with T-shaped MIMO Radar in the Blast Furnace论文阅读
论文通过创新的硬件设计与信号处理算法，为高炉料面成像提供了可行方案，其核心贡献在于将MIMO雷达技术成功应用于极端工业环境，并验证了长期稳定性。高炉内部环境极端恶劣（高温、多尘），传统雷达难以稳定工作，而料面的对称性与形状直接影响燃烧效率和铁水质量，因此需要一种高分辨率、耐用的成像系统。（Multiple-Input Multiple-Output Radar）的三维成像系统，用于实时监测高炉（Blast Furnace, BF）内。，维持雷达内部温度（30–65°C），抵御外部高温（80–200°C）。
2025-05-11 00:30:00
939
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excel表格数据分组matlab程序
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Meta Networks for Neural Style Transfer 杨老师版
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Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution 杨老师版
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