論文の概要: Learning to See Through Obstructions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.01180v1
- Date: Thu, 2 Apr 2020 17:59:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-17 12:54:36.871382
- Title: Learning to See Through Obstructions
- Title（参考訳）: 障害を通して見ることを学ぶ
- Authors: Yu-Lun Liu, Wei-Sheng Lai, Ming-Hsuan Yang, Yung-Yu Chuang, Jia-Bin
Huang
- Abstract要約: 本稿では,移動カメラで撮影した短い画像列から不要な障害物を除去するための学習に基づくアプローチを提案する。
本手法は背景要素と障害物要素の運動差を利用して両方の層を復元する。
合成データ転送のトレーニングは実画像に対して良好であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 117.77024641706451
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a learning-based approach for removing unwanted obstructions, such
as window reflections, fence occlusions or raindrops, from a short sequence of
images captured by a moving camera. Our method leverages the motion differences
between the background and the obstructing elements to recover both layers.
Specifically, we alternate between estimating dense optical flow fields of the
two layers and reconstructing each layer from the flow-warped images via a deep
convolutional neural network. The learning-based layer reconstruction allows us
to accommodate potential errors in the flow estimation and brittle assumptions
such as brightness consistency. We show that training on synthetically
generated data transfers well to real images. Our results on numerous
challenging scenarios of reflection and fence removal demonstrate the
effectiveness of the proposed method.
- Abstract（参考訳）: 移動カメラで撮影した短い画像列から,窓の反射やフェンスの閉塞,雨滴などの不要な障害を取り除くための学習に基づくアプローチを提案する。
本手法は背景と障害物要素の運動差を利用して両方の層を復元する。
具体的には, 深い畳み込みニューラルネットワークを用いて, 2層の密集した光学的流れ場を推定し, 画像から各層を再構成する手法を交互に提案する。
学習に基づく層再構成は, フロー推定における潜在的な誤差と, 輝度整合性などの不安定な仮定を許容する。
合成データ転送のトレーニングは実画像に対して良好であることを示す。
反射とフェンス除去の難解なシナリオについて,提案手法の有効性を実証した。
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