論文の概要: Video Reconstruction by Spatio-Temporal Fusion of Blurred-Coded Image Pair

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.10052v2
• Date: Fri, 13 Nov 2020 10:06:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 07:40:04.812325
• Title: Video Reconstruction by Spatio-Temporal Fusion of Blurred-Coded Image Pair
• Title（参考訳）: ブラインド符号画像ペアの時空間融合によるビデオ再構成
• Authors: S Anupama, Prasan Shedligeri, Abhishek Pal, Kaushik Mitra
• Abstract要約: 1つのモーションブルーの画像からビデオを取り出すのは、非常に不適切な問題だ。 従来のコード付き露光フレームワークはより適しているが、時空ボリュームのごく一部しかサンプリングできない。 完全露光画像に含まれる補完情報と符号化された露光画像を用いて高忠実度映像を復元する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.295479896947853
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning-based methods have enabled the recovery of a video sequence from a single motion-blurred image or a single coded exposure image. Recovering video from a single motion-blurred image is a very ill-posed problem and the recovered video usually has many artifacts. In addition to this, the direction of motion is lost and it results in motion ambiguity. However, it has the advantage of fully preserving the information in the static parts of the scene. The traditional coded exposure framework is better-posed but it only samples a fraction of the space-time volume, which is at best 50% of the space-time volume. Here, we propose to use the complementary information present in the fully-exposed (blurred) image along with the coded exposure image to recover a high fidelity video without any motion ambiguity. Our framework consists of a shared encoder followed by an attention module to selectively combine the spatial information from the fully-exposed image with the temporal information from the coded image, which is then super-resolved to recover a non-ambiguous high-quality video. The input to our algorithm is a fully-exposed and coded image pair. Such an acquisition system already exists in the form of a Coded-two-bucket (C2B) camera. We demonstrate that our proposed deep learning approach using blurred-coded image pair produces much better results than those from just a blurred image or just a coded image.
• Abstract（参考訳）: 学習に基づく手法により、1つのモーションブラリング画像または1つのコード化された露出画像からビデオシーケンスを復元することができる。 単一のモーションブルーの画像からビデオを取り出すのは非常に不適切な問題であり、回収されたビデオはたいてい多くのアーティファクトを持っている。 これに加えて、動きの方向が失われ、動きの曖昧さが生じる。 しかし、シーンの静的部分の情報を完全に保存する利点がある。 従来のコード化された露出フレームワークの方が良いが、時空ボリュームのほんの一部しかサンプリングせず、少なくとも時空ボリュームの50%を占める。 本稿では,完全露光画像に含まれる補完情報と符号化された露光画像を用いて,動きのあいまいさを伴わない高忠実度映像の再生を提案する。 我々のフレームワークは共有エンコーダとアテンションモジュールから構成されており、全露画像の空間情報と符号化画像の時間情報とを選択的に組み合わせ、超解像して非曖昧な高品質な映像を再生する。 アルゴリズムへの入力は、完全に公開され、コード化されたイメージペアです。 このような取得システムは、すでにCoded-two-bucket (C2B) カメラの形で存在している。 我々は,ぼやけた画像対を用いたディープラーニング手法が,単にぼやけた画像や単にコード化された画像よりもはるかに優れた結果をもたらすことを示した。

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