論文の概要: A Method For Adding Motion-Blur on Arbitrary Objects By using Auto-Segmentation and Color Compensation Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10524v1
• Date: Wed, 22 Sep 2021 05:52:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-23 13:45:32.460682
• Title: A Method For Adding Motion-Blur on Arbitrary Objects By using Auto-Segmentation and Color Compensation Techniques
• Title（参考訳）: オートセグメンテーションとカラー補償技術を用いた任意物体にモーションブルを加える方法
• Authors: Michihiro Mikamo, Ryo Furukawa, Hiroshi Kawasaki
• Abstract要約: 本稿では,物体ごとの運動のぼかしを付加する統合フレームワークを提案する。 この方法では、複数のフレームを動きのぼやけなく捕捉し、対象物体に動きのぼやけを生じさせるように蓄積する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.982738885923204
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: When dynamic objects are captured by a camera, motion blur inevitably occurs. Such a blur is sometimes considered as just a noise, however, it sometimes gives an important effect to add dynamism in the scene for photographs or videos. Unlike the similar effects, such as defocus blur, which is now easily controlled even by smartphones, motion blur is still uncontrollable and makes undesired effects on photographs. In this paper, an unified framework to add motion blur on per-object basis is proposed. In the method, multiple frames are captured without motion blur and they are accumulated to create motion blur on target objects. To capture images without motion blur, shutter speed must be short, however, it makes captured images dark, and thus, a sensor gain should be increased to compensate it. Since a sensor gain causes a severe noise on image, we propose a color compensation algorithm based on non-linear filtering technique for solution. Another contribution is that our technique can be used to make HDR images for fast moving objects by using multi-exposure images. In the experiments, effectiveness of the method is confirmed by ablation study using several data sets.
• Abstract（参考訳）: ダイナミックな物体をカメラが捉えたとき、動きのぼやけは必然的に起こる。 このようなぼやけを単にノイズと考えることもあるが、写真やビデオのシーンにダイナミズムを加えるために重要な効果を与えることもある。 スマートフォンでも簡単に操作できるデフォーカスブラーのような同様の効果とは異なり、モーションブラーは制御不能であり、写真に好ましくない効果をもたらす。 本稿では,オブジェクトごとに動きのぼかしを付加する統一フレームワークを提案する。 この方法では、複数のフレームを動きのぼけなく捕捉し、対象オブジェクトに動きのぼけを生じさせるように蓄積する。 動きをぼかすことなく画像をキャプチャするにはシャッター速度を短くする必要があるが、キャプチャした画像を暗くし、センサゲインを増やして補正する必要がある。 センサ利得が画像に深刻なノイズを生じさせるため,非線形フィルタリングに基づくカラー補償アルゴリズムを提案する。 もう一つの貢献は、マルチ露光画像を用いて高速移動物体のためのHDR画像を作成する方法である。 実験では,複数のデータセットを用いたアブレーション実験により,本手法の有効性を確認した。

関連論文リスト

• Motion Blur Decomposition with Cross-shutter Guidance [33.72961622720793]
  動きのぼかしは、十分に明るい画像のためにより多くの光子を集めるために露光時間を延ばさなければならない、照明が不十分な人工物である。 近年の研究では、ぼやけた画像を空間的・時間的コヒーレンスのある複数のシャープな画像に分解することを目的としている。 本稿では, ローリングシャッター画像におけるスキャニングラインの遅延の順序を利用して, 単一のぼやけた画像の運動分解を強固にする手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-01T13:55:40Z)
• ID-Blau: Image Deblurring by Implicit Diffusion-based reBLurring AUgmentation [45.582704677784825]
  Inlicit Diffusion-based reBLurring AUgmentation (ID-Blau) を提案する。 多様なぼやけた条件をサンプリングすることで、ID-Blauはトレーニングセットに見えない様々なぼやけた画像を生成することができる。 以上の結果から,ID-Blauはリアルなぼやけた画像を生成することができ,最先端のデブロアリングモデルの性能を大幅に向上させることができることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-18T07:47:43Z)
• ExBluRF: Efficient Radiance Fields for Extreme Motion Blurred Images [58.24910105459957]
  極端運動ぼかし画像の新しいビュー合成法であるExBluRFを提案する。 提案手法は,6-DOFカメラトラジェクトリをベースとしたモーションブラー定式化と,ボクセルをベースとした放射場からなる。 既存の作業と比較して、トレーニング時間とGPUメモリ使用量の10倍の順序で、よりシャープな3Dシーンを復元する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-16T11:17:25Z)
• Computational Long Exposure Mobile Photography [1.5553309483771411]
  ハンドヘルドスマートフォンカメラアプリで動作する計算バースト撮影システムについて述べる。 提案手法はまず,健常者の検出とセグメンテーションを行う。 我々は、露出不足のバーストを捕捉し、シーンやカメラの動き速度に関わらず、制御された長さのぼやけた軌跡を生成する入力フレームのサブセットを選択する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-02T18:36:54Z)
• Learning Spatially Varying Pixel Exposures for Motion Deblurring [49.07867902677453]
  本研究では,空間的に異なる画素の露光を利用して動きを損なう新しい手法を提案する。 我々の研究は、未来のコンピュータイメージングにおいて、焦点面センサー-プロセッサが果たすべき役割を説明している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-14T23:41:49Z)
• IR Motion Deblurring [34.584541842225306]
  カメラジンバルシステムは、ナビゲーション、目標追跡、セキュリティ、監視など、様々な航空や水上システムにおいて重要である。 所定視野(FOV)を短時間で再検討できるため、ジンバルのより高い操舵速度(回転角)がリアルタイムアプリケーションに好ましい。 露出時間におけるジンバルとシーン間の相対的な動きにより、キャプチャされたビデオフレームは動きのぼけに悩まされる。 動きを損なう深層学習法は速いが、異なる領域に満足できる一般化はしない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-23T09:12:48Z)
• Multi-View Motion Synthesis via Applying Rotated Dual-Pixel Blur Kernels [48.063176079878055]
  ポートレートモードで撮影された画像に適用される主な効果の1つは、合成浅層深度(DoF)である。 本研究は, ポートレートモードにおけるぼやけた合成手順の変更を導入することで, NIMAT効果のレンダリングの傾向を追究するものである。 我々の修正により、回転するぼやけたカーネルを適用して、単一の画像から多視点ボケを高品質に合成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-15T15:23:55Z)
• Clean Images are Hard to Reblur: A New Clue for Deblurring [56.28655168605079]
  画像のシャープ化のために,新しい低レベルの知覚損失を提案する。 画像のぼかしにフォーカスするために、除去されていない動きのぼかしを増幅するリブレーションモジュールを訓練します。 トレーニング段階における教師付き再ブラッシング損失は、デブロワー画像と基準シャープ画像との増幅されたぼかしを比較する。 推論段階での自己ブラリング損失は、デブラリング画像がまだ増幅すべきぼやけを含むかどうかを検査する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-26T15:49:21Z)
• Event-based Motion Segmentation with Spatio-Temporal Graph Cuts [51.17064599766138]
  イベントベースカメラで取得したオブジェクトを独立に識別する手法を開発した。 この方法は、予想される移動物体の数を事前に決定することなく、技術状態よりも同等以上の性能を発揮する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-16T04:06:02Z)
• Exposure Trajectory Recovery from Motion Blur [90.75092808213371]
  ダイナミックシーンにおける動きのぼやけは重要な研究テーマである。 本稿では、ぼやけた画像に含まれる動き情報を表す露光軌跡を定義する。 静止シャープ画像の画素方向の変位をモデル化するための新しい動きオフセット推定フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-06T05:23:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。