ニューラルグローバルシャッタ:グローバルリセット特徴を持つローリングシャッタCameraからのビデオ復元のための学習【JST・京大機械翻訳】

Wang Zhixiang; Ji Xiang; Huang Jia-Bin; Satoh Shin'ichi; Zhou Xiao; Zheng Yinqiang

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212114515614 整理番号：22P0324471

ニューラルグローバルシャッタ:グローバルリセット特徴を持つローリングシャッタCameraからのビデオ復元のための学習【JST・京大機械翻訳】

Neural Global Shutter: Learn to Restore Video from a Rolling Shutter Camera with Global Reset Feature

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発行年： 2022年04月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年06月25日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ほとんどのコンピュータビジョンシステムは,入力として無歪画像を仮定する。しかし,カメラと物体が捕獲時に運動を受けるとき,広く用いられている回転-シャッタ(RS)画像センサは幾何学的歪みに悩まされる。RS歪みを修正するために大規模な研究が行われてきた。しかしながら,既存の研究の大部分は,シーンまたは運動の事前仮定に大きく依存している。さらに,動き推定ステップは,その適用性を制限するため,重い流れワーピングにより単純化あるいは計算的に非効率である。本論文では,クリーングローバルシャッタ(GS)ビデオを復元するために,大域的リセット特徴(RSGR)を持つ回転シャッタを用いた。この特徴により,修正問題をデブライト様のものに変えることができ,不正確で高価な明示的動き推定のリードを得た。最初に,対RSGR/GSビデオを捕捉する光学系を構築した。第二に,空間的および時間的設計を組み込んだ新しいアルゴリズムを開発し,空間変化RSGR歪を修正する。第3に,既存の画像-画像変換アルゴリズムが歪んだRSGR入力からクリーンGSビデオを回復できるが,このアルゴリズムは特定の設計で最良の性能を達成することを示した。筆者等の結果は,視覚的に魅力的であるだけでなく,下流タスクにも有益である。最先端のRS解法と比較して,著者らのRSGR解法は,有効性と効率性において優れていた。ハードウェアを変更せずに実現することが容易であると考えると,RSGR解は,低雑音と低予算の歪みフリービデオを取り入れる際にRS解を潜在的に置き換えることができると信じる。【JST・京大機械翻訳】

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図形・画像処理一般

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