論文の概要: A LiDAR-Guided Framework for Video Enhancement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.08764v1
- Date: Mon, 15 Mar 2021 23:25:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-17 22:44:33.696506
- Title: A LiDAR-Guided Framework for Video Enhancement
- Title（参考訳）: 映像強調のためのLiDARガイドフレームワーク
- Authors: Yu Feng, Patrick Hansen, Paul N. Whatmough, Guoyu Lu, and Yuhao Zhu
- Abstract要約: 本稿では,映像強調タスクの品質と実行速度を同時に向上するフレームワークを提案する。
我々のフレームワークの鍵は、低画質ビデオから正確な動きを生成するピクセルモーション推定アルゴリズムです。
動き情報を利用して高品質な画像再構成を導く汎用フレームワークを実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.214100285132796
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a general framework that simultaneously improves the
quality and the execution speed of a range of video enhancement tasks, such as
super-sampling, deblurring, and denoising. The key to our framework is a pixel
motion estimation algorithm that generates accurate motion from low-quality
videos while being computationally very lightweight. Our motion estimation
algorithm leverages point cloud information, which is readily available in
today's autonomous devices and will only become more common in the future. We
demonstrate a generic framework that leverages the motion information to guide
high-quality image reconstruction. Experiments show that our framework
consistently outperforms the state-of-the-art video enhancement algorithms
while improving the execution speed by an order of magnitude.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,スーパーサンプリング,デブラリング,デノイジングなどの映像エンハンスメントタスクの品質と実行速度を同時に向上させる汎用フレームワークを提案する。
我々のフレームワークの鍵となるのは、低品質のビデオから高精度な動きを生成するピクセル運動推定アルゴリズムである。
私たちのモーション推定アルゴリズムは、今日の自律デバイスで容易に利用できるポイントクラウド情報を利用しており、将来的にはより一般的になるでしょう。
動き情報を利用して高品質な画像再構成を導く汎用フレームワークを実証する。
実験により,我々のフレームワークは,最先端の映像強調アルゴリズムより一貫した性能を示しながら,実行速度を桁違いに向上させた。
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