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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