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Deep Image Prior Lucky Imaging for Blind Astronomical Image Restoration
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内容提要
本文提出了一种改进的深度图像先验(DIP)模型，通过多帧处理和马尔可夫方法，解决天文摄影中训练数据不足的问题，显著降低噪声并提高结果稳定性。
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关键要点
- 提出了一种改进的深度图像先验(DIP)模型。
- 该模型通过多帧处理和马尔可夫方法解决训练数据不足的问题。
- 显著降低噪声并提高结果稳定性。
- 相较于传统的幸运成像和先进的变换器、扩散模型，表现出色。
- 具有重要的实际应用价值。
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