論文の概要: Towards Rolling Shutter Correction and Deblurring in Dynamic Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.01601v1
• Date: Sun, 4 Apr 2021 12:36:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-06 14:35:07.476122
• Title: Towards Rolling Shutter Correction and Deblurring in Dynamic Scenes
• Title（参考訳）: 動的シーンにおける転がりシャッター補正とデブラリング
• Authors: Zhihang Zhong, Yinqiang Zheng and Imari Sato
• Abstract要約: CMOSカメラでは、回転シャッター補正とデブロアリング(RSCD)技術が重要である。 動的シーンにおける ego-motion と object-motion の両方を含む最初のデータセット bs-rscd をコントリビュートする。 ビームスプリッターベースの取得システムを介して、実際の歪曲およびぼやけた映像を同時に記録する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.663838355778786
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Joint rolling shutter correction and deblurring (RSCD) techniques are critical for the prevalent CMOS cameras. However, current approaches are still based on conventional energy optimization and are developed for static scenes. To enable learning-based approaches to address real-world RSCD problem, we contribute the first dataset, BS-RSCD, which includes both ego-motion and object-motion in dynamic scenes. Real distorted and blurry videos with corresponding ground truth are recorded simultaneously via a beam-splitter-based acquisition system. Since direct application of existing individual rolling shutter correction (RSC) or global shutter deblurring (GSD) methods on RSCD leads to undesirable results due to inherent flaws in the network architecture, we further present the first learning-based model (JCD) for RSCD. The key idea is that we adopt bi-directional warping streams for displacement compensation, while also preserving the non-warped deblurring stream for details restoration. The experimental results demonstrate that JCD achieves state-of-the-art performance on the realistic RSCD dataset (BS-RSCD) and the synthetic RSC dataset (Fastec-RS). The dataset and code are available at https://github.com/zzh-tech/RSCD.
• Abstract（参考訳）: ローリングシャッター補正とデブロアリング(RSCD)技術は、一般的なCMOSカメラにとって重要である。 しかし、現在のアプローチは従来のエネルギー最適化に基づいており、静的なシーンのために開発されている。 実世界のRSCD問題に対処するための学習ベースのアプローチを実現するため,動的シーンにおけるエゴモーションとオブジェクトモーションの両方を含む最初のデータセットであるBS-RSCDをコントリビュートする。 ビームスプリッターベースの取得システムを介して、実際の歪曲およびぼやけた映像を同時に記録する。 既存の個別転がりシャッター補正(RSC)やグローバルシャッターデブロアリング(GSD)法のRSCDへの直接適用は、ネットワークアーキテクチャに固有の欠陥があるため、望ましくない結果をもたらすため、RSCDのための最初の学習ベースモデル(JCD)を提案する。 重要な考え方は、変位補償のために双方向のワーピングストリームを採用すると同時に、詳細復元のために非ウォーリングのデブラリングストリームも保持することです。 実験の結果,JCDはリアルRSCDデータセット (BS-RSCD) と合成RSCデータセット (Fastec-RS) で最先端の性能を達成することが示された。 データセットとコードはhttps://github.com/zzh-tech/rscdで入手できる。

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