論文の概要: A Unified Framework for Compressive Video Recovery from Coded Exposure Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.05532v1
• Date: Wed, 11 Nov 2020 03:45:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 00:53:18.609571
• Title: A Unified Framework for Compressive Video Recovery from Coded Exposure Techniques
• Title（参考訳）: 符号化露光技術による圧縮映像復元のための統一フレームワーク
• Authors: Prasan Shedligeri, Anupama S, Kaushik Mitra
• Abstract要約: Coded-2-Bucketカメラは、単一の露光で2つの圧縮された測定値を取得することができる。 私たちの学習ベースのフレームワークは、シフト可変畳み込み層と、完全な畳み込みディープニューラルネットワークで構成されています。 ほとんどのシーンポイントが静的である場合、C2Bセンサーは1ピクセル単位の符号化された測定値を取得するよりも大きな利点がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.31448635476334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Several coded exposure techniques have been proposed for acquiring high frame rate videos at low bandwidth. Most recently, a Coded-2-Bucket camera has been proposed that can acquire two compressed measurements in a single exposure, unlike previously proposed coded exposure techniques, which can acquire only a single measurement. Although two measurements are better than one for an effective video recovery, we are yet unaware of the clear advantage of two measurements, either quantitatively or qualitatively. Here, we propose a unified learning-based framework to make such a qualitative and quantitative comparison between those which capture only a single coded image (Flutter Shutter, Pixel-wise coded exposure) and those that capture two measurements per exposure (C2B). Our learning-based framework consists of a shift-variant convolutional layer followed by a fully convolutional deep neural network. Our proposed unified framework achieves the state of the art reconstructions in all three sensing techniques. Further analysis shows that when most scene points are static, the C2B sensor has a significant advantage over acquiring a single pixel-wise coded measurement. However, when most scene points undergo motion, the C2B sensor has only a marginal benefit over the single pixel-wise coded exposure measurement.
• Abstract（参考訳）: 低帯域幅で高フレームレートビデオを取得するための符号化露光技術が提案されている。 最近では、コード化された露光技術とは異なり、圧縮された2つの測定値を単一の露光で取得できるCoded-2-Bucketカメラが提案されている。 2つの測定は有効なビデオリカバリにおいて1つよりも優れているが、定量的または定性的に2つの測定の利点が明らかであることは、まだ分かっていない。 本稿では,1つの符号化画像(フラッターシャッター,ピクセル単位の符号化露光)のみを撮影するものと,露出当たり2つの測定値(c2b)を定量的に定量的に比較した統一学習フレームワークを提案する。 学習に基づくフレームワークは、シフト可変畳み込み層と、完全畳み込み型ディープニューラルネットワークからなる。 提案する統一フレームワークは,3つのセンシング技術すべてにおいて,アートレコンストラクションの現状を実現する。 さらに分析したところ、ほとんどのシーンポイントが静的である場合、C2Bセンサーは1ピクセル単位の符号化された測定値を取得するよりも大きな利点があることがわかった。 しかし、ほとんどのシーンポイントが動いているとき、C2Bセンサーは1ピクセル単位の符号化露光測定よりも限界的な利点しか持たない。

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