論文の概要: Exposure Trajectory Recovery from Motion Blur

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.02484v2
• Date: Mon, 4 Oct 2021 09:10:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-10 07:23:19.457333
• Title: Exposure Trajectory Recovery from Motion Blur
• Title（参考訳）: 運動ブラジャーからの露光軌道回復
• Authors: Youjian Zhang, Chaoyue Wang, Stephen J. Maybank, Dacheng Tao
• Abstract要約: ダイナミックシーンにおける動きのぼやけは重要な研究テーマである。 本稿では、ぼやけた画像に含まれる動き情報を表す露光軌跡を定義する。 静止シャープ画像の画素方向の変位をモデル化するための新しい動きオフセット推定フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.75092808213371
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Motion blur in dynamic scenes is an important yet challenging research topic. Recently, deep learning methods have achieved impressive performance for dynamic scene deblurring. However, the motion information contained in a blurry image has yet to be fully explored and accurately formulated because: (i) the ground truth of dynamic motion is difficult to obtain; (ii) the temporal ordering is destroyed during the exposure; and (iii) the motion estimation from a blurry image is highly ill-posed. By revisiting the principle of camera exposure, motion blur can be described by the relative motions of sharp content with respect to each exposed position. In this paper, we define exposure trajectories, which represent the motion information contained in a blurry image and explain the causes of motion blur. A novel motion offset estimation framework is proposed to model pixel-wise displacements of the latent sharp image at multiple timepoints. Under mild constraints, our method can recover dense, (non-)linear exposure trajectories, which significantly reduce temporal disorder and ill-posed problems. Finally, experiments demonstrate that the recovered exposure trajectories not only capture accurate and interpretable motion information from a blurry image, but also benefit motion-aware image deblurring and warping-based video extraction tasks. Codes are available on https://github.com/yjzhang96/Motion-ETR.
• Abstract（参考訳）: 動的シーンにおける動きのぼやけは重要な研究課題である。 近年,動的シーンデブロアリングにおいて,深層学習が優れた性能を発揮している。 しかし、ぼやけた画像に含まれる動き情報は、下記のように十分に探索され、正確に定式化されていない。 (i)動力学的運動の基盤的真理を得るのが困難である。 (ii)露出中に時間順序が破壊される。 (iii)ぼやけた画像からの動作推定が極めて不適切である。 カメラ露光の原理を再検討することにより、各露光位置に対するシャープコンテンツの相対運動によって動きのぼかしを記述することができる。 本稿では、ぼやけた画像に含まれる動き情報を表す露光軌跡を定義し、動きのぼやけの原因を説明する。 複数の時点における潜在シャープ画像の画素方向変位をモデル化するために,新しい動きオフセット推定フレームワークを提案する。 軽度制約下では,高密度(非線形)露光軌跡の復元が可能であり,時間的障害や異常な問題を大幅に軽減できる。 最後に, 復元された露光軌跡は, ぼやけた画像から正確に解釈可能な動き情報をキャプチャするだけでなく, 動き認識画像のデブラリングやゆがみに基づく映像抽出作業にも有用であることを示す。 コードはhttps://github.com/yjzhang96/Motion-ETRで公開されている。

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