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J-GLOBAL ID：201802234958188869   整理番号：18A0137553

ぼけた画像シーケンスからのカメラ姿勢,深さ,ぼけ除去と超解像の同時推定【Powered by NICT】

Joint Estimation of Camera Pose, Depth, Deblurring, and Super-Resolution from a Blurred Image Sequence

著者 (2件)： Park Haesol ,  Lee Kyoung Mu
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCV  ページ： 4623-4631  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 重症ぼけまたは低解像度画像からのカメラ姿勢とシーン構造を推定する従来の方法は,しばしば破壊をもたらした。市販ぼけ除去または超解像法を視覚的に有効な結果を示す可能性がある。しかし,この単純な一連の操作は,画像間の整合性を無視しているためマッチング前に独立に各法を適用し一般的に不採算。本論文では,四つの問題,すなわち,密な深さ再構成,カメラ姿勢推定,超解像,ぼけ除去を解決する先駆的統一フレームワークを提案した。物理的イメージング過程を反映したことにより,コスト最小化問題を定式化し,交互最適化手法を用いてそれを解いた。合成および実ビデオの両者での実験結果は,ナイーブマルチビューステレオ法の故障を対比させることを重度に劣化した画像から導出した高品質深さマップを示した。著者らの提案した方法は,通常のビデオぼけ修正,超解像法の独立したアプリケーションや組合せとは異なり優れたぼけと超解像画像を生成する。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *画像 ,  *カメラ ,  再構成 ,  応用プログラム ,  最適化手法 ,  録画装置 ,  *超解像 ,  画像処理 ,  視覚 ,  マッチング
準シソーラス用語： 奥行きマップ ,  姿勢推定 ,  低解像度画像 ,  *ぼけ修正 ,  *画像列 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 画像シーケンス ,  姿勢 ,  ぼけ除去 ,  超解像 ,  同時推定