論文の概要: Restoration of Video Frames from a Single Blurred Image with Motion Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.09134v1
• Date: Mon, 19 Apr 2021 08:32:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-21 00:00:37.642669
• Title: Restoration of Video Frames from a Single Blurred Image with Motion Understanding
• Title（参考訳）: 動き理解による単一ぼやけた画像からの映像フレームの復元
• Authors: Dawit Mureja Argaw, Junsik Kim, Francois Rameau, Chaoning Zhang, In So Kweon
• Abstract要約: 単一モーション赤画像からクリーンな映像フレームを生成するための新しいフレームワークを提案する。 一つのぼやけた画像からの映像復元を逆問題として、クリーンな画像シーケンスとそれぞれの動きを潜伏要因として設定する。 提案手法は,空間トランスフォーマネットワークモジュールを用いたanblur-decoder構造に基づいている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.90724075337194
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a novel framework to generate clean video frames from a single motion-blurred image. While a broad range of literature focuses on recovering a single image from a blurred image, in this work, we tackle a more challenging task i.e. video restoration from a blurred image. We formulate video restoration from a single blurred image as an inverse problem by setting clean image sequence and their respective motion as latent factors, and the blurred image as an observation. Our framework is based on an encoder-decoder structure with spatial transformer network modules to restore a video sequence and its underlying motion in an end-to-end manner. We design a loss function and regularizers with complementary properties to stabilize the training and analyze variant models of the proposed network. The effectiveness and transferability of our network are highlighted through a large set of experiments on two different types of datasets: camera rotation blurs generated from panorama scenes and dynamic motion blurs in high speed videos.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,単一の動きブル画像からクリーンな映像フレームを生成する新しいフレームワークを提案する。 広範にわたる文献は、ぼやけた画像から1つのイメージを復元することに焦点を当てているが、本研究では、より困難な課題、すなわち課題に取り組む。 ぼやけた画像からの映像復元。 一つのぼやけた画像からの映像復元を逆問題として、クリーンな画像シーケンスとそれぞれの動きを潜伏要因として、ぼやけた画像を観察として定式化する。 本フレームワークは,ビデオシーケンスとその基盤となる動作をエンドツーエンドに復元する空間トランスフォーマーネットワークモジュールを備えたエンコーダデコーダ構造に基づいている。 提案するネットワークのモデルの学習と解析を安定させるために,補足特性を持つ損失関数と正規化器を設計した。 ネットワークの有効性と転送性は,パノラマシーンから発生するカメラ回転のぼかしと,高速ビデオにおけるダイナミックモーションのぼかしという,2種類のデータセットの大規模な実験を通して強調される。

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