跨模态融合去模糊
从事件流中估计残差序列并结合模糊图像重建清晰序列，实现优于现有方法的运动去模糊，在真实数据上噪声和伪影更少。
陈康 · 余磊
IEEE Transactions on Multimedia 2024
在GOPRO数据集上定量指标优于现有最先进方法，证明框架的有效性。
在真实事件数据集REBlur上可视化结果具有更少的噪声和伪影，更接近自然清晰图像。
基于运动模糊物理模型重构清晰序列，不是黑箱网络，模型结构具有明确物理意义。
提出的空间-通道注意力跨模态融合模块能有效整合图像和事件两种模态的互补时空特征。