論文の概要: Learning to Reduce Defocus Blur by Realistically Modeling Dual-Pixel Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03255v1
• Date: Sun, 6 Dec 2020 13:12:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-21 13:54:45.361403
• Title: Learning to Reduce Defocus Blur by Realistically Modeling Dual-Pixel Data
• Title（参考訳）: デュアルピクセルデータによるデフォーカスブラの低減学習
• Authors: Abdullah Abuolaim, Mauricio Delbracio, Damien Kelly, Michael S. Brown, Peyman Milanfar
• Abstract要約: 最近の研究は、現代のデュアルピクセル(DP)センサーで利用可能な2画像ビューを用いて、データ駆動型デブロアリングに関する印象的な結果を示している。 多くのカメラがDPセンサーを搭載しているが、低レベルのDPセンサー画像へのアクセスは限られた数に限られている。 本稿では,リアルDPデータを合成的に生成する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.06108142009718
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent work has shown impressive results on data-driven defocus deblurring using the two-image views available on modern dual-pixel (DP) sensors. One significant challenge in this line of research is access to DP data. Despite many cameras having DP sensors, only a limited number provide access to the low-level DP sensor images. In addition, capturing training data for defocus deblurring involves a time-consuming and tedious setup requiring the camera's aperture to be adjusted. Some cameras with DP sensors (e.g., smartphones) do not have adjustable apertures, further limiting the ability to produce the necessary training data. We address the data capture bottleneck by proposing a procedure to generate realistic DP data synthetically. Our synthesis approach mimics the optical image formation found on DP sensors and can be applied to virtual scenes rendered with standard computer software. Leveraging these realistic synthetic DP images, we introduce a new recurrent convolutional network (RCN) architecture that can improve deblurring results and is suitable for use with single-frame and multi-frame data captured by DP sensors. Finally, we show that our synthetic DP data is useful for training DNN models targeting video deblurring applications where access to DP data remains challenging.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究は、現代のデュアルピクセル(DP)センサーで利用可能な2画像ビューを用いた、データ駆動デフォーカスのデブロリングに関する印象的な結果を示している。 この研究における重要な課題の1つは、DPデータへのアクセスである。 多くのカメラがDPセンサーを搭載しているが、低レベルのDPセンサー画像へのアクセスは限られた数に限られている。 さらに、デフォーカス・デブロアリングのためのトレーニングデータを取得するには、カメラの開口を調整する必要がある時間と手間がかかる。 dpセンサー(例えばスマートフォン)を搭載した一部のカメラは、調整可能な開口部を持たず、必要なトレーニングデータを生成する能力を制限している。 本稿では,リアルDPデータを合成的に生成する手法を提案することで,データの捕捉ボトルネックに対処する。 提案手法は,dpセンサの光学的画像形成を模倣し,標準的なコンピュータソフトウェアでレンダリングされた仮想シーンに適用できる。 これらの現実的な合成dp画像を活用することで,dpセンサで取得した単一フレームおよびマルチフレームデータの利用に適した,デブラリング結果を改善することのできる,新しいリカレント畳み込みネットワーク(rcn)アーキテクチャを提案する。 最後に,DPデータへのアクセスが困難なビデオデブロアアプリケーションを対象としたDNNモデルのトレーニングに有用であることを示す。

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