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UniDeblur：基于傅里叶卷积学习的统一运动去模糊

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2026年10月12日，arXiv计算机视觉方向报道了研究者提出的统一运动去模糊框架UniDeblur。该方法通过傅里叶卷积学习，处理不同相机与场景下的多样运动模糊，构建了多源数据集，并采用数据剪枝与质量控制流程。其核心是在傅里叶空间进行模糊自适应全局滤波学习，以替代依赖像素级映射的传统去模糊网络。实验显示，该统一模型在域内与分布外（OOD）基准上均取得有竞争力的表现，代码将公开。

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LatestOct 12
研究者提出UniDeblur框架，用傅里叶空间全局滤波学习统一处理多样运动模糊，代码将公开。

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Oct 12, 2026
  1. arXiv · Computer Vision
    UniDeblur：基于傅里叶卷积学习的统一运动去模糊框架

    研究者提出统一运动去模糊框架 UniDeblur，通过傅里叶卷积学习处理不同相机与场景下的多样运动模糊。该方法构建多源数据集与数据剪枝、质量控制流程，在傅里叶空间进行模糊自适应全局滤波学习，替代依赖像素级映射的传统去模糊网络。实验显示该统一模型在域内与 OOD 基准上均取得有竞争力的表现，代码将公开。

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