本文介绍了多种视频去模糊方法，包括Flow-Guided Sparse Transformer（FGST）和模糊插值变换器（BiT），它们在不同数据集上表现优异。研究强调了运动信息的重要性，并提出了基于极坐标的Radial Strip Transformer架构，显著提升了去模糊性能。此外，Swin Transformer为骨干的SUNet模型在低光条件下展现了卓越的适应性。

本文介绍了一种基于神经网络的实时视频去模糊技术，利用递归神经网络和运动线索恢复清晰图像。研究综述了深度学习在盲运动去模糊中的应用，提出了高效的盲恢复方法和基于语义分割的光流估计，效果优于传统方法。