2025-02-17 20:03 江苏

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本次挑战赛同时作为NTIRE研讨会和事件传感器研讨会（Event-based vision workshop）的一部分，与 CVPR 2025 一同举办。

NTIRE（New Trends in Image Restoration and Enhancement）是近年来图像复原领域最具影响力的全球性竞赛之一，官网：https://cvlai.net/ntire/2025/。

事件传感器研讨会（Event-based Vision Workshop）是事件传感器领域最大的研讨会，每两年于CVPR举办一次，会上集中报告事件相机（Event camera）相关最新进展。官网：https://tub-rip.github.io/eventvision2025/。

大赛背景

随着成像技术的进步，事件相机（或称为动态视觉传感器）是一种神经拟态传感器不同于传统图像传感器输出固定帧率的视频，事件相机只对场景中有亮度变化的区域响应。因其超高速响应、低延迟、高动态范围等特性，在计算成像、机器人、自动驾驶、AR/VR等领域受到广泛关注。事件相机可以高效捕捉场景动态变化的信息，并与传统帧图像互补，为解决图像运动模糊等问题提供新的解决方案。

事件辅助的图像去模糊（Event-Based Image Deblurring）任务前提是空间对齐的图像和图像曝光时间内的事件数据，旨在利用事件数据隐藏的运动信息先验，恢复清晰的图像，从而克服运动模糊带来的挑战。

大赛介绍

本次挑战赛的目标是利用事件相机提供的高时间分辨率信息，从模糊的帧图像（Blurred Frame）和事件流（Event Stream）中恢复出清晰的高质量图像。在模型开发阶段，我们发布训练集和验证集，参赛者可使用训练集进行模型训练，并在 CodaLab 平台提交验证集的去模糊结果进行评估。在测试阶段，竞赛组织者将发布测试集，参赛者需使用训练好的模型对测试集的模糊图像进行去模糊处理，并提交最终结果，由组织者进行统一评估和排名。

本次比赛采用帧+事件作为输入，评估指标包括：

峰值信噪比（PSNR）：主要评价去模糊后图像的质量。

结构相似度（SSIM）：作为辅助指标，衡量去模糊图像与真实图像的相似程度。