論文の概要: Rendering Natural Camera Bokeh Effect with Deep Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.05698v1
- Date: Wed, 10 Jun 2020 07:28:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-23 05:25:38.301848
- Title: Rendering Natural Camera Bokeh Effect with Deep Learning
- Title（参考訳）: ディープラーニングによる自然カメラボケ効果のレンダリング
- Authors: Andrey Ignatov, Jagruti Patel, Radu Timofte
- Abstract要約: ボケ(Bokeh)は、写真に焦点をあてる重要な芸術効果である。
モバイルカメラは、光学の直径が非常に小さいため、被写界深度が浅い写真を作ることができない。
本稿では,デジタル一眼レフカメラで撮影された写真から直接,現実的な浅層焦点技術を学ぶことを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.86933125733673
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Bokeh is an important artistic effect used to highlight the main object of
interest on the photo by blurring all out-of-focus areas. While DSLR and system
camera lenses can render this effect naturally, mobile cameras are unable to
produce shallow depth-of-field photos due to a very small aperture diameter of
their optics. Unlike the current solutions simulating bokeh by applying
Gaussian blur to image background, in this paper we propose to learn a
realistic shallow focus technique directly from the photos produced by DSLR
cameras. For this, we present a large-scale bokeh dataset consisting of 5K
shallow / wide depth-of-field image pairs captured using the Canon 7D DSLR with
50mm f/1.8 lenses. We use these images to train a deep learning model to
reproduce a natural bokeh effect based on a single narrow-aperture image. The
experimental results show that the proposed approach is able to render a
plausible non-uniform bokeh even in case of complex input data with multiple
objects. The dataset, pre-trained models and codes used in this paper are
available on the project website.
- Abstract（参考訳）: ボケは、すべての焦点外領域をぼやけ、写真に対する関心の対象を強調するために使われる重要な芸術的効果である。
DSLRとシステムカメラのレンズはこの効果を自然にレンダリングできるが、光学の直径が非常に小さいため、モバイルカメラは視野の浅い写真を作ることができない。
画像背景にガウスのぼかしを適用してボケをシミュレートする現在のソリューションとは違って,本論文では,デジタル一眼レフカメラで撮影した写真から直接,現実的な浅層焦点技術を学ぶことを提案する。
そこで本研究では,Canon 7D DSLRと50mm f/1.8レンズを用いた5Kの浅視野/広視野画像ペアからなる大規模ボケデータセットを提案する。
これらの画像を用いて、深層学習モデルを訓練し、単一の狭視野画像に基づいて自然ボケ効果を再現する。
実験結果から,複数オブジェクトの複雑な入力データであっても,提案手法は実現可能な非一様ボケを描画できることがわかった。
この論文で使用されるデータセット、事前訓練されたモデル、コードは、プロジェクトのウェブサイトで入手できる。
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