BriefGPT - AI 论文速递
·
光湍流建模的有效基准
💡
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
提出了一种基于隐式神经表示的无监督大气和水湍流抑制方法（NeRT），通过利用隐式神经表示和物理正确的倾斜 - 模糊湍流模型，仅仅依靠数十个扭曲输入图像就能重建出干净、无扭曲的图像，并且在大气和水湍流数据集的各种定性和定量评估中表现优于现有技术，同时展示了 NeRT 消除现实环境中的非受控湍流的能力，并将 NeRT 融入连续捕获的视频序列中实现了 48 倍的加速。
🎯
关键要点
-
提出了一种基于隐式神经表示的无监督大气和水湍流抑制方法（NeRT）。
-
NeRT利用隐式神经表示和物理正确的倾斜-模糊湍流模型。
-
仅依靠数十个扭曲输入图像就能重建出干净、无扭曲的图像。
-
在大气和水湍流数据集的定性和定量评估中，NeRT表现优于现有技术。
-
NeRT展示了消除现实环境中的非受控湍流的能力。
-
将NeRT融入连续捕获的视频序列中，实现了48倍的加速。
➡️
