北京
文章來源：計算機書童。
你是否遇到過這樣的尷尬：拍了一張超美的風景照，卻因為手一抖變成了模糊的“抽象畫”？或者珍藏的老照片因為年代久遠，細節早已模糊不清？圖像去模糊技術就是為解決這些問題而生的，但傳統方法要么恢復效果差，要么處理速度慢。
今天要給大家介紹一篇TCSVT 2025的最新研究——《Efficient Non-Blind Image Deblurring With Discriminative Shrinkage Deep Networks》，研究者們提出了一種叫DSDNet的新模型，把非盲圖像去模糊的效果和效率都提升到了新高度！
論文信息 題目：Efficient Non-Blind Image Deblurring With Discriminative Shrinkage Deep Networks 高效的基于判別收縮深度網絡的非盲圖像去模糊 作者：Pin-Hung Kuo、Jinshan Pan、Shao-Yi Chien、Ming-Hsuan Yang 為什么圖像去模糊這么難？
在聊新方法之前，先說說非盲去模糊的“痛點”。非盲去模糊是指已知模糊核（可以理解為“模糊的原因”）的情況下，從模糊圖像恢復清晰圖像。這個過程就像解一道復雜的數學題，需要平衡兩個關鍵部分：
數據項 ：保證恢復的圖像和原始模糊圖像“對得上”
正則化項 ：讓恢復的圖像符合自然圖像的規律（比如不能太離譜）
傳統方法要么靠人工設計這兩個部分的規則，效果有限；要么用深度學習但忽略了反卷積子問題，導致恢復不徹底。更麻煩的是，常用的FFT方法會產生“振鈴偽影”（就像圖像周圍有波紋），而共軛梯度法（CG）又特別慢，訓練模型時能急死人！
DSDNet：把復雜問題“打包”解決
研究者們提出的判別收縮深度網絡（DSDNet），最大的亮點就是把所有難題整合到一個端到端的網絡里，讓機器自己學怎么去模糊。先來看一張總體結構圖，一目了然：
核心創新點一：讓網絡自己學“收縮”
DSDNet用了一種叫Maxout層的結構，專門學“收縮函數”。簡單說，這個函數能像“智能橡皮擦”一樣，自動去掉圖像里的模糊成分——小的噪聲信號直接抹掉，重要的細節保留并增強。
和傳統的手工設計函數相比，Maxout層就像給網絡裝了個“萬能工具包”，能適應各種不同的模糊情況。實驗顯示，這個設計讓PSNR（衡量圖像質量的指標）直接提升了0.4dB，效果立竿見影！
核心創新點二：KryNet反卷積網絡，又快又好
解決反卷積子問題時，研究者們祭出了大招——KryNet。這個子網絡基于Krylov子空間方法設計，理論基礎扎實，完美避開了FFT和CG的坑：
沒有FFT那種討厭的振鈴偽影
比CG快得多，訓練時更穩定
全卷積設計，能端到端訓練
看看下面的對比圖，KryNet在恢復細節時簡直是“火眼金睛”：
（BSD100數據集上的效果：上兩行3%噪聲，下兩行5%噪聲，紅框處DSDNet完美恢復了輻條細節）
核心創新點三：細節優化，效率拉滿
除了大框架，研究者們還做了不少“小改進”，讓模型又輕又快：
權重共享 ：不同階段共享參數，參數減少58%，計算量降33%，但性能幾乎沒損失
門控架構 ：用更智能的門控前饋網絡替代傳統ReLU，特征提取能力更強
失真損失函數 ：不僅讓恢復的圖像像“標準答案”，還讓它經過模糊后能還原成輸入，相當于給模型加了“雙保險”
說了這么多，效果到底怎么樣？看數據說話：
定量指標全面領先
在LEVIN、BSD100等多個權威數據集上，DSDNet的PSNR、SSIM等指標都是第一名。特別是在噪聲較多的情況下（比如5%噪聲），優勢更明顯。
（LAI數據集上的表現，DSDNet在多類圖像中都是最優）
視覺效果驚艷
光看數字不夠，直接看圖：
在LAI數據集的測試中，其他方法都沒能恢復綠色框里的紋理，只有DSDNet做到了：
真實模糊圖像（PAN數據集）上，DSDNet恢復的字母邊緣更清晰：
又快又輕量
模型效率同樣出色：
DSDNet+E（高效版）是所有方法中速度最快的
DSDNet+P（性能版）效果比SVMAP好，速度卻快一倍多
參數量和計算量遠低于同類方法
（左圖：相同計算量下PSNR最高；右圖：相同效果下速度最快）
一點小遺憾
當然，DSDNet也不是萬能的。面對嚴重過曝或欠曝的圖像（比如強光下的照片），恢復效果會打折扣，容易產生偽影。不過研究者們表示，這也是未來改進的方向。
總結
這篇論文提出的DSDNet，通過整合判別收縮函數、KryNet反卷積網絡和多項優化設計，讓非盲圖像去模糊在效果和效率上都實現了突破。無論是手機拍照的手抖模糊，還是老照片修復，都有望從中受益。
如果你也對圖像恢復感興趣，不妨去看看論文原文（附鏈接：https://setsunil.github.io/DSD/），里面有更多技術細節和實驗結果
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