論文の概要: SphereSR: 360{\deg} Image Super-Resolution with Arbitrary Projection via
Continuous Spherical Image Representation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.06536v2
- Date: Tue, 14 Dec 2021 04:40:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-15 12:37:11.800573
- Title: SphereSR: 360{\deg} Image Super-Resolution with Arbitrary Projection via
Continuous Spherical Image Representation
- Title（参考訳）: spheresr: 360{\deg} 連続球面画像表現による任意の投影による超解像
- Authors: Youngho Yoon, Inchul Chung, Lin Wang, and Kuk-Jin Yoon
- Abstract要約: LR 360デジメージ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、まず、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{\deg}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{\deg}image.
Some attempts have been made but mostly considered the equirectangular
projection (ERP) as one of the way for 360{\deg}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{\deg}image,
aiming at predicting the RGB values at given spherical coordinates for
super-resolution with an arbitrary 360{\deg}image projection. Specifically, we
first propose 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
reconstructs 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{\deg}イメージング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た狭い視野(FOV)画像よりも比較的低い。
したがって、360{\deg}像を超解くことは有益である。
幾らかの試みがなされているが、主に等方射影(ERP)は緯度に依存した歪みにもかかわらず、360{\deg}像表現の方法の1つであると考えられている。
この場合、出力高分解能(HR)画像は、常に低分解能(LR)入力と同じERPフォーマットであるため、HR画像を他の投影型に変換する際に別の情報損失が発生する可能性がある。
本稿では,lr 360{\deg}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であるspheresrを提案する。
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。
これにより、SphereSRは任意の投影型の下でHR画像を柔軟に再構成する。
各種ベンチマークデータセットの実験により,本手法が既存手法を大幅に上回っていることが示された。
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