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1. 论文的研究目标与实际问题意义

1.1 研究目标

论文旨在解决盲图像去模糊（Blind Image Deblurring）问题，即在未知模糊核（Blur Kernel）的情况下，从模糊图像中恢复清晰图像。具体目标是通过数据驱动的判别性先验（Discriminative Prior）提升去模糊效果，使其适用于自然图像、文本、人脸、低光照等多种场景。

1.2 实际意义

盲图像去模糊是计算机视觉和图像处理中的经典难题。模糊可能由相机抖动、物体运动或光照不足引起，直接影响图像质量与后续应用（如自动驾驶、医学成像、安防监控）。现有方法依赖手工设计的先验，但泛化能力有限。本方法通过学习通用先验，提升复杂场景下的鲁棒性，对产业应用具有重要价值。

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2. 创新方法、模型与公式解析

2.1 核心思路

论文提出了一种数据驱动的判别性先验（Data-Driven Discriminative Prior），其核心思想是通过深度CNN训练一个二元分类器，使其能够区分清晰图像与模糊图像，并将分类器的输出作为正则化项嵌入最大后验（MAP）框架中。这一思路基于以下观察：

“A good image prior should favor clear images over blurred ones.”
传统手工先验（如L0梯度、暗通道）依赖特定统计假设，而CNN先验通过数据驱动自动学习更通用的判别性特征，适用于自然图像、文本、人脸和低光照等多种场景。

2.2 方法框架

2.2.1 判别性先验学习

网络架构设计

1. 全局平均池化（Global Average Pooling）：
   传统CNN分类器使用全连接层，限制了输入图像尺寸的灵活性。论文采用全局平均池化层替代全连接层，允许网络处理任意尺寸的输入图像。具体结构如图2所示：
   
   网络由9层卷积层（CR表示卷积+ReLU）和1层全局平均池化（G）组成，最终通过Sigmoid函数输出模糊概率。

2. 多尺度训练策略：
   为了增强分类器对不同输入尺寸的鲁棒性，训练时随机将输入图像下采样至原尺寸的[0.25, 1]倍。这一策略显著提升了分类器在粗到细（Coarse-to-Fine）MAP框架中的表现（见图10a）。

损失函数

使用二元交叉熵损失（Binary Cross Entropy Loss）训练分类器：
$$L(\theta )=-\frac{1}{N}\sum _{i=1}^N{\hat{y}}_i\log \left(y_i\right)+\left(1-{\hat{y}}_i\right)\log \left(1-y_i\right)\text{(3)}$$
其中，$\hat{y}=1$表示模糊图像，$\hat{y}=0$表示清晰图像，$y_i=f(x_i;\theta )$为分类器输出。

2.2.2 MAP优化框架

目标函数

将CNN先验与L0梯度先验结合，构建MAP优化问题：
$$\underset{I,k}{\min }\Vert I\otimes k-B{\Vert }_2^2+\gamma \Vert k{\Vert }_2^2+\mu \Vert \nabla I{\Vert }_0+\lambda f(I)\text{(4)}$$

• 重构项：$\Vert I\otimes k-B{\Vert }_2^2$确保模糊核$k$与清晰图像$I$的卷积逼近观测模糊图像$B$。
• 核正则化：$\gamma \Vert k{\Vert }_2^2$