論文の概要: SUNet: Symmetric Undistortion Network for Rolling Shutter Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.04775v1
• Date: Tue, 10 Aug 2021 16:43:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-11 15:52:38.521995
• Title: SUNet: Symmetric Undistortion Network for Rolling Shutter Correction
• Title（参考訳）: sunet: ロールシャッター補正のための対称非歪ネットワーク
• Authors: Bin Fan and Yuchao Dai and Mingyi He
• Abstract要約: 本稿では、2つの連続フレームによる汎用的な転がりシャッター補正問題を解くための新しいディープネットワークを提案する。 我々のパイプラインは、これらの2つのフレームの中間時間に対応する大域的なシャッター画像を予測するために対称に設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.19666306693269
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The vast majority of modern consumer-grade cameras employ a rolling shutter mechanism, leading to image distortions if the camera moves during image acquisition. In this paper, we present a novel deep network to solve the generic rolling shutter correction problem with two consecutive frames. Our pipeline is symmetrically designed to predict the global shutter image corresponding to the intermediate time of these two frames, which is difficult for existing methods because it corresponds to a camera pose that differs most from the two frames. First, two time-symmetric dense undistortion flows are estimated by using well-established principles: pyramidal construction, warping, and cost volume processing. Then, both rolling shutter images are warped into a common global shutter one in the feature space, respectively. Finally, a symmetric consistency constraint is constructed in the image decoder to effectively aggregate the contextual cues of two rolling shutter images, thereby recovering the high-quality global shutter image. Extensive experiments with both synthetic and real data from public benchmarks demonstrate the superiority of our proposed approach over the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 現代のコンシューマー級カメラの大多数はローリングシャッター機構を採用しており、画像取得中にカメラが動くと画像歪みが発生する。 本稿では,2つの連続フレームを用いた転がりシャッター補正問題を解くための新しいディープネットワークを提案する。 このパイプラインは2つのフレームの中間時間に対応するグローバルシャッター画像を予測するように対称的に設計されており,2つのフレームと最も異なるカメラポーズに対応するため,既存の手法では困難である。 まず, ピラミッド構造, ウォーピング, コストボリューム処理という確立した原理を用いて, 時間対称な2つの非歪流を推定する。 そして、両ローリングシャッター画像は、それぞれ特徴空間内の共通のグローバルシャッター画像に巻き込まれる。 最後に、画像デコーダ内に対称整合性制約を構築し、2つのローリングシャッター画像のコンテキストキューを効果的に集約し、高品質なグローバルシャッター画像の復元を行う。 公開ベンチマークから得られた合成データと実データの両方を用いた広範な実験により,最先端手法に対する提案手法の優位性が証明された。

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