这篇论文的标题《Exploring Aligned Complementary Image Pair for Blind Motion Deblurring》可以翻译为《探索对齐的互补图像对用于盲运动去模糊》。从标题可以推断，论文的焦点在于开发一种算法或技术，利用成对的图像来解决运动模糊问题，特别是在不知道模糊核（即造成模糊的原因）的情况下，这种任务被称为盲去模糊。

作者团队由三个不同机构的专家组成，这表明研究可能涉及图像处理、计算机视觉、自动控制和网络安全等多个领域的知识和技术。北京航空航天大学是中国在航空航天和国防科技方面非常知名的高等学府，其电子信息工程学院在信号处理和电子工程方面有很强的研究实力。国家计算机网络与信息安全管理中心则是专注于网络安全和信息管理的国家级研究机构。清华大学作为中国顶尖的综合性大学，其自动化系在自动控制和智能系统方面享有盛誉。

论文的研究背景指出，在光线有限的环境下进行长时间曝光摄影时，由于相机抖动，捕捉到的图像往往会变得模糊。这种模糊不仅影响了图像的视觉效果，也丢失了场景中的一些重要信息。从模糊图像中恢复出清晰的图像是一个挑战性的问题，因为模糊过程往往会破坏图像中的高频信息，而这些信息对于图像的清晰度至关重要。

论文的研究目标是提出一种新的图像获取和处理策略，通过分析两个对齐的、具有不同模糊特性的图像，来估计模糊核并恢复出潜在的清晰图像。这项工作可能包括以下几个关键步骤：

1. 图像获取：设计一种方法来同时捕获两个对齐的模糊图像，这两个图像由于不同的曝光或运动条件而具有不同的模糊特性。

2. 模型建立：建立数学模型来描述两个模糊图像与潜在清晰图像之间的关系。

3. 算法开发：开发一种算法来最小化重建误差，同时利用图像对之间的互补信息来提高估计的准确性。

DOI: 10.1109/CVPR.2011.5995351

摘要：

1. 问题背景：论文开头指出，在光线有限的情况下，长时间曝光是不可避免的，这会导致相机抖动，进而产生模糊的观察结果。这是一个常见的问题，尤其是在夜间或室内光线不足的环境中拍摄时。

2. 问题定义：接着，摘要提到从模糊图像中恢复出模糊核（即导致图像模糊的模糊因素）和潜在图像是一个本质上不适定的问题。这意味着在数学上，这个问题可能没有唯一解，或者存在无限多的解。

3. 研究策略：为了解决这个问题，作者提出了一种策略，即同时捕获两个具有不同模糊核的模糊图像。这些图像是“良好对齐”的，意味着它们在空间上是一致的，模糊核之间存在一定的关系，这有助于减少恢复过程中的不确定性。

4. 方法优势：摘要强调了这种方法的优势，即通过辅助硬件的帮助，算法能够提供高质量的模糊核估计，从而实现更高质量的图像恢复。这表明所提出的方法能够有效地减少模糊图像中的噪声和振铃伪影，同时恢复更多的图像细节。

5. 实验验证：作者通过在合成图像和真实图像上的实验来证明所提出方法的有效性。这表明该方法不仅在理论上是可行的，而且在实际应用中也是有效的。

6. 结论：最后，摘要总结了研究成果，指出所提出的图像捕获策略和算法能够恢复出包含更多细节、更少振铃伪影的优质潜在图像

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