関係ベース時間一貫性によるビデオデモイアリング【JST・京大機械翻訳】

Dai Peng; Yu Xin; Ma Lan; Zhang Baoheng; Li Jia; Li Wenbo; Shen Jiajun; Qi Xiaojuan

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217720286401 整理番号：22P0327379

関係ベース時間一貫性によるビデオデモイアリング【JST・京大機械翻訳】

Video Demoireing with Relation-Based Temporal Consistency

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発行年： 2022年04月06日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月06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)

カラー歪みとして現れるモアレパターンは,ディジタルカメラでスクリーンを撮影するとき,画像とビデオ品質を激しく劣化させる。ビデオを捕えるための増加する需要を考慮して,ビデオにおけるそのような望ましくないモアレパターンを除去する方法,すなわちビデオデモアリングを研究した。この目的のために,捕捉されたデータの空間的および時間的アラインメントを確保するために,専用データ収集パイプラインを用いて,初めてのハンドヘルドビデオデモアリングデータセットを導入した。さらに,陰的特徴空間アラインメントと選択的特徴集約によるベースラインビデオ脱モアレリングモデルを,フレームレベルビデオ脱モアレリングを改善するために,近傍フレームから補足情報を利用するために開発した。より重要なことに,著者らは,時間的に一貫した予測を容易にし,フレームレベルの品質を効果的に維持することを容易にする,グランドトルース参照ビデオから直接時間一貫性を学習するためのモデルを促進するための,関係ベースの時間一貫性損失を提案する。大規模な実験は,著者らのモデルの優位性を明らかにした。コードは,url{https://daipengwa.github.io/VDmoire_ProjectPage/}で利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般

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