論文の概要: Divergence-Based Adaptive Extreme Video Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.06409v1
• Date: Tue, 14 Apr 2020 10:41:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 10:08:21.271501
• Title: Divergence-Based Adaptive Extreme Video Completion
• Title（参考訳）: ダイバージェンスに基づく適応的極端ビデオ補完
• Authors: Majed El Helou and Ruofan Zhou and Frank Schmutz and Fabrice Guibert and Sabine S\"usstrunk
• Abstract要約: 例えば、ランダムな位置にあるピクセルの1%しか保持していない極端の画像やビデオの補完は、必要な前処理の点で非常に安価なサンプリングを可能にします。 本稿では,最先端の極端画像補完アルゴリズムを極端ビデオ補完に拡張する手法を提案する。 極端にスパースなシナリオに適した色KL偏差に基づく色移動推定手法を解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.82250339099564
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Extreme image or video completion, where, for instance, we only retain 1% of pixels in random locations, allows for very cheap sampling in terms of the required pre-processing. The consequence is, however, a reconstruction that is challenging for humans and inpainting algorithms alike. We propose an extension of a state-of-the-art extreme image completion algorithm to extreme video completion. We analyze a color-motion estimation approach based on color KL-divergence that is suitable for extremely sparse scenarios. Our algorithm leverages the estimate to adapt between its spatial and temporal filtering when reconstructing the sparse randomly-sampled video. We validate our results on 50 publicly-available videos using reconstruction PSNR and mean opinion scores.
• Abstract（参考訳）: 極端な画像やビデオのコンプリートでは、例えば、ランダムな場所にあるピクセルの1%しか保持せず、必要な前処理の観点で非常に安価にサンプリングできる。 しかし、その結果は、人間にとって困難な再構築と、アルゴリズムの塗り替えである。 本稿では,最先端映像補完アルゴリズムの極限映像補完への拡張を提案する。 極端にスパースなシナリオに適した色KL偏差に基づく色移動推定手法を解析する。 本アルゴリズムは,スパースなランダムサンプリングビデオの再構成において,空間的フィルタリングと時間的フィルタリングを併用する。 再建PSNRと平均世論スコアを用いて,50本の公開ビデオに対して評価を行った。

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