論文の概要: Recurrent Video Deblurring with Blur-Invariant Motion Estimation and Pixel Volumes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.09982v1
• Date: Mon, 23 Aug 2021 07:36:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-24 15:41:27.487243
• Title: Recurrent Video Deblurring with Blur-Invariant Motion Estimation and Pixel Volumes
• Title（参考訳）: ぼやけ不変な動き推定と画素容積を用いたリカレントビデオデブラリング
• Authors: Hyeongseok Son, Junyong Lee, Jonghyeop Lee, Sunghyun Cho, Seungyong Lee
• Abstract要約: 本稿では,複数のビデオフレームから情報を効果的に集約することで,映像をブルーリングする2つの新しい手法を提案する。 まず、ぼやけたフレーム間の動き推定精度を向上させるために、ぼやけた不変な動き推定学習を提案する。 第二に、動き補正のために、推定した動きを歪ませてフレームを整列する代わりに、被写体がシャープな画素を含む画素体積を用いて、動き推定誤差を解消する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.384467317051831
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For the success of video deblurring, it is essential to utilize information from neighboring frames. Most state-of-the-art video deblurring methods adopt motion compensation between video frames to aggregate information from multiple frames that can help deblur a target frame. However, the motion compensation methods adopted by previous deblurring methods are not blur-invariant, and consequently, their accuracy is limited for blurry frames with different blur amounts. To alleviate this problem, we propose two novel approaches to deblur videos by effectively aggregating information from multiple video frames. First, we present blur-invariant motion estimation learning to improve motion estimation accuracy between blurry frames. Second, for motion compensation, instead of aligning frames by warping with estimated motions, we use a pixel volume that contains candidate sharp pixels to resolve motion estimation errors. We combine these two processes to propose an effective recurrent video deblurring network that fully exploits deblurred previous frames. Experiments show that our method achieves the state-of-the-art performance both quantitatively and qualitatively compared to recent methods that use deep learning.
• Abstract（参考訳）: ビデオデブラリングの成功には,隣接するフレームからの情報を活用することが不可欠である。 最新のビデオデブラリング手法の多くは、ビデオフレーム間の動き補償を利用して、ターゲットフレームをデブラリングするのに役立つ複数のフレームから情報を集約する。 しかし、従来のデブロアリング法で採用した動き補償法はボケ不変ではなく、ボケ量が異なるボケフレームに対して精度が制限される。 この問題を軽減するために,複数のビデオフレームから情報を効果的に集約することで,映像を損なう2つの新しい手法を提案する。 まず,ボケフレーム間の動き推定精度を向上させるために,ボケ不変な動き推定学習を提案する。 第2に、動き補償では、推定された動きに干渉してフレームを整列する代わりに、候補シャープ画素を含む画素ボリュームを使用して、動き推定誤差を解消する。 これら2つのプロセスを組み合わせることで、従来のフレームの劣化をフル活用する効果的な繰り返しビデオデブロアリングネットワークを提案する。 実験により,本手法は,ディープラーニングを用いた最近の手法と比較して,定量的かつ質的に,最先端の性能を達成することが示された。

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