論文の概要: SphereSR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.06536v1
• Date: Mon, 13 Dec 2021 10:16:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-14 17:24:06.569495
• Title: SphereSR
• Title（参考訳）: SphereSR
• Authors: Youngho Yoon, Inchul Chung, Lin Wang, and Kuk-Jin Yoon
• Abstract要約: LR360画像から連続的な球面画像表現を生成するための新しいフレームワークを提案する。 具体的には,イコサヘドロンに基づく球面データを表す特徴抽出モジュールを最初に提案する。 次に、球面座標におけるRGB値を予測するために、球面局所暗黙画像関数(SLIIF)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.10716804733828
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The 360 imaging has recently gained great attention; however, its angular resolution is relatively lower than that of a narrow field-of-view (FOV) perspective image as it is captured by using fisheye lenses with the same sensor size. Therefore, it is beneficial to super-resolve a 360 image. Some attempts have been made but mostly considered the equirectangular projection (ERP) as one of the way for 360 image representation despite of latitude-dependent distortions.In that case, as the output high-resolution(HR) image is always in the same ERP format as the low-resolution (LR) input, another information loss may occur when transforming the HR image to other projection types.In this paper, we propose SphereSR, a novel framework to generate a continuous spherical image representation from an LR 360 image, aiming at predicting the RGB values at given spherical coordinates for super-resolution with an arbitrary 360 image projection. Specifically, we first pro-pose a feature extraction module that represents the spherical data based on icosahedron and efficiently extracts features on the spherical surface. We then propose a spherical local implicit image function (SLIIF) to predict RGB values at the spherical coordinates. As such, SphereSR flexibly re-constructs an HR image under an arbitrary projection type.Experiments on various benchmark datasets show that our method significantly surpasses existing methods.
• Abstract（参考訳）: 360 画像は近年注目されているが、その角分解能は、同じセンサーサイズで魚眼レンズを用いて捉えられるため、視野の狭い(FOV)視野像よりも比較的低い。 したがって、360度画像の超解像は有益である。 Some attempts have been made but mostly considered the equirectangular projection (ERP) as one of the way for 360 image representation despite of latitude-dependent distortions.In that case, as the output high-resolution(HR) image is always in the same ERP format as the low-resolution (LR) input, another information loss may occur when transforming the HR image to other projection types.In this paper, we propose SphereSR, a novel framework to generate a continuous spherical image representation from an LR 360 image, aiming at predicting the RGB values at given spherical coordinates for super-resolution with an arbitrary 360 image projection. 具体的には,まず,イコサヘドロンに基づく球面データを表現し,球面上の特徴を効率的に抽出する特徴抽出モジュールを提案する。 次に球面座標におけるrgb値を予測する球面局所暗黙画像関数(sliif)を提案する。 そこで,SphereSR は任意の投影型の下で HR 画像を柔軟に再構成する。

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