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线性运动模糊图像实时恢复的实现的综述报告
线性运动模糊是图像处理中的一种常见问题，它是由于目标在相机运动过程中导致图像模糊的情况。在实际应用中，如机器人导航、无人驾驶汽车或者手持拍摄视频等场合下，图像总是通过相机运动产生的模糊图像，因此研究高效、准确的实时恢复算法对于图像识别和风险分析至关重要。
针对线性运动模糊图像实时恢复问题，已经提出了多种算法。其中基于滤波的方法是最常见的一种。
传统的线性运动模糊图像恢复算法主要包括Wiener滤波、Tikhonov正则化滤波和Richardson-Lucy算法等。Wiener滤波在去除高斯噪声的图像中取得了不错的效果，但是，当噪声非高斯时，其恢复效果就不尽如人意。相反，Tikhonov正则化滤波可以处理非高斯噪声，但在恢复中高频细节方面相对较差。
除了传统方法，近年来，深度学习方法也在图像恢复领域获得了广泛关注以及显著的成果。基于深度学习的方法已经成功地应用于各种图像处理领域，例如超分辨率，去噪和图像修复等。其中，基于卷积神经网络（CNN）的去模糊方法也已成为当前研究的热点。
在基于深度学习的方法中，残差学习是一种广泛应用的技术，其通过将目标映射分解成残差学习具有高精度的先验和具体的目标函数来优化模型。在残差学习网络中，利用残差块来提高网络的表达能力，其中残差块使用恒等映射和卷积映射来学习线性运动模糊的图像。
除了基于深度学习的方法外，基于传统方法与深度学习方法相结合的方法也取得了不错的效果。例如Zhou等人提出的三阶段方法，其前两个阶段分别是基于梯度的预处理和基于物理的模拟，该方法较好的利用了学习方法与传统方法的各自优势，进一步提高了图像恢复效果。
总之，针对线性运动模糊图像实时恢复问题，目前已经提出了多种方法，其中滤波和深度学习方法都具有一定的优势。但是，针对不同场景下的应用需求，选择不同的方法进行研究和应用仍是一个值得探讨和研究的问题。