图像模糊可能是由相机抖动或目标物体的快速运动引起，相机与目标之间的相对运动引起的模糊不仅降低了视觉感知的准确性，而且给后续的计算机视觉分析带来了困扰。因此，如何防止图像模糊，并提高图像质量一直是图像处理领域急需解决的问题。本文介绍了传统方法和深度学习这2种方式来处理图像模糊问题。
图像运动去模糊技术可以分为传统方法和深度学习方法。传统的去模糊通常涉及先验建模，而深度学习方法通常由数据驱动，如DeblurGAN算法。
传统方法
传统的去模糊方法通过估计运动模糊内核来恢复图像。然而，方法具有局限性，例如复杂的计算、高噪声水平、过多的模糊核估计要求、启发式参数调整和低泛化性，这往往阻碍了它们在各种场景类型中的使用。
深度学习方法
这是一种基于生成对抗网络的图像去模糊方法(DeblurGAN算法)。DeblurGAN算法以残差网络作为GAN的核心块，以目标检测作为评价方法。
然而，DeblurGAN算法在实际应用中表现平平。直到DeblurGAN-v2算法的出现，这是一种通过将金字塔网络应用于GAN来改进DeblurGAN的方法。DeblurGAN-v2算法大大提高了图像去模糊效率、质量和灵活性。将特征金字塔网络作为DeblurGAN-v2生成器的核心构建块，可以灵活地与各种主干一起工作，以在性能和效率之间取得平衡。
这两种算法证明了GAN模型可以更好地保留图像中的细节和纹理信息。
