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Diffusion-based PSF priors for aberrated defocus correction
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AI
DOI：10.1016/j.optlastec.2026.115791.png)
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摘要
En 中文
实际镜头系统通常会产生离焦模糊与镜头像差相结合的现象，这使得单图像去模糊具有挑战性。现有的盲恢复方法在大核变化性下往往会退化为平均解，而非盲求解器则要求精确且物理有效的PSF先验。我们提出了一种先估计PSF再执行非盲恢复的流程。首先，我们提出了一种快速PSF合成方法，该方法在稀疏离焦位置执行光线追踪并线性拟合Zernike系数，从而能够高效生成训练数据的离焦PSF。为了从模糊块中预测PSF，我们训练了一个以模糊谱和场坐标为条件的条件扩散模型。在推理阶段，我们通过基于梯度的优化来细化扩散潜在代码，以强制数据保真度同时保持在学习的PSF流形上，并将优化后的PSF输入一个从标准恢复骨干网络适配的非盲恢复网络。在合成数据和真实DSLR捕捉上的实验表明，该方法在大型离焦范围和未见镜头变化下显著提高了恢复质量和鲁棒性，一致性地大幅优于盲基线方法。
Keyword:
Defocus deblurring
Optical aberrations
PSF estimation
Diffusion models
Non-blind deconvolution
Wavefront modeling
