論文の概要: Image Restoration for Under-Display Camera

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.04857v2
• Date: Sun, 14 Mar 2021 07:54:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 21:20:22.184757
• Title: Image Restoration for Under-Display Camera
• Title（参考訳）: アンダーディスプレイカメラの画像復元
• Authors: Yuqian Zhou, David Ren, Neil Emerton, Sehoon Lim, Timothy Large
• Abstract要約: フルスクリーンデバイスの新たなトレンドは、私たちはスクリーンの後ろにカメラを置くことを奨励します。 ベゼルを外し、画面下にカメラを集中させると、ディスプレイとボディの比率が大きくなり、ビデオチャットではアイコンタクトが強化されるが、画像の劣化も引き起こす。 本稿では,新たに定義されたUnder-Display Camera (UDC) に焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.209602483950322
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The new trend of full-screen devices encourages us to position a camera behind a screen. Removing the bezel and centralizing the camera under the screen brings larger display-to-body ratio and enhances eye contact in video chat, but also causes image degradation. In this paper, we focus on a newly-defined Under-Display Camera (UDC), as a novel real-world single image restoration problem. First, we take a 4k Transparent OLED (T-OLED) and a phone Pentile OLED (P-OLED) and analyze their optical systems to understand the degradation. Second, we design a Monitor-Camera Imaging System (MCIS) for easier real pair data acquisition, and a model-based data synthesizing pipeline to generate Point Spread Function (PSF) and UDC data only from display pattern and camera measurements. Finally, we resolve the complicated degradation using deconvolution-based pipeline and learning-based methods. Our model demonstrates a real-time high-quality restoration. The presented methods and results reveal the promising research values and directions of UDC.
• Abstract（参考訳）: フルスクリーンデバイスの新しいトレンドは、カメラをスクリーンの後ろに置くことを奨励する。 ベゼルを外し、画面下にカメラを集中させると、ディスプレイとボディの比率が大きくなり、ビデオチャットではアイコンタクトが強化されるが、画像の劣化も引き起こす。 本稿では,新しい実世界の単一画像復元問題として,新たに定義されたudc(under-display camera)に着目した。 まず4k Transparent OLED(T-OLED)とPentile OLED(P-OLED)を使って、その劣化を理解するための光学系を分析します。 第2に、実対データ取得を容易にするモニタカメライメージングシステム(MCIS)と、表示パターンとカメラ計測のみからポイントスプレッド関数(PSF)とUDCデータを生成するモデルベースデータ合成パイプラインを設計する。 最後に,デコンボリューションに基づくパイプラインと学習に基づく手法を用いて,複雑な劣化を解消する。 我々のモデルはリアルタイムの高品質な復元を実証する。 提案手法と結果は,UDCの有望な研究価値と方向性を明らかにする。

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