Abstract

从粗到细的策略被广泛应用于单幅图像去模糊网络的架构设计中。

传统的方法通常是将多尺度输入图像叠加在子网络中，从下到上逐步提高图像的锐度，这必然带来较高的计算成本。

为了实现快速准确的去模糊网络设计，这篇文章重新审视了粗到细的策略，并提出了一个多输入多输出的U-net (MIMO-UNet)。

MIMO-UNet 有三个明显特征:

首先，MIMO-UNet的单编码器采用多尺度输入图像，降低训练难度。
其次，MIMO-UNet的 single decoder 使用 single U-shape 网络输出多幅不同尺度的去模糊图像来模拟 multi-cascaded U-net 网络。
最后，引入非对称特征融合，实现多尺度特征的高效融合。

在GoPro和Real-Blur数据集上的大量实验表明，所提出的网络在准确性和计算复杂度方面都优于最先进的方法。

Conclusion

这篇文章提出了一种快速准确的图像去模糊网络。

这篇文章提出了一个单一的U-Net，它具有独特的特征，可以实现更简单但更有效的粗到细的去模糊，而不是叠加多个子网络来实现粗到细的去模糊。

对网络的编码器进行改进，以获取多尺度输入图像，并结合不同来源的特征。

在解码过程中，改变网络解码器输出多尺度去模糊图像，从而更好地实现粗到细的去模糊。

提出了一种特征融合方法，对多尺度特征进行不对称组合，实现动态图像的去模糊。

实验结果表明，该方法在速度和精度的权衡方面优于其他常规方法。