論文の概要: FisheyeEX: Polar Outpainting for Extending the FoV of Fisheye Lens

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05844v1
• Date: Sun, 12 Jun 2022 21:38:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-14 16:58:55.853760
• Title: FisheyeEX: Polar Outpainting for Extending the FoV of Fisheye Lens
• Title（参考訳）: fisheyeex:魚眼レンズの焦点を延ばすための極外塗装
• Authors: Kang Liao, Chunyu Lin, Yunchao Wei, Yao Zhao
• Abstract要約: 魚眼レンズは、広視野(FoV)のため、計算写真や運転支援における応用が増大する 本稿では,魚眼レンズのFoVを拡張した魚眼EX法を提案する。 以上の結果から,本手法は従来の魚眼画像よりも27%多く,最先端の手法よりも優れていたことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.12722334460022
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fisheye lens gains increasing applications in computational photography and assisted driving because of its wide field of view (FoV). However, the fisheye image generally contains invalid black regions induced by its imaging model. In this paper, we present a FisheyeEX method that extends the FoV of the fisheye lens by outpainting the invalid regions, improving the integrity of captured scenes. Compared with the rectangle and undistorted image, there are two challenges for fisheye image outpainting: irregular painting regions and distortion synthesis. Observing the radial symmetry of the fisheye image, we first propose a polar outpainting strategy to extrapolate the coherent semantics from the center to the outside region. Such an outpainting manner considers the distribution pattern of radial distortion and the circle boundary, boosting a more reasonable completion direction. For the distortion synthesis, we propose a spiral distortion-aware perception module, in which the learning path keeps consistent with the distortion prior of the fisheye image. Subsequently, a scene revision module rearranges the generated pixels with the estimated distortion to match the fisheye image, thus extending the FoV. In the experiment, we evaluate the proposed FisheyeEX on three popular outdoor datasets: Cityscapes, BDD100k, and KITTI, and one real-world fisheye image dataset. The results demonstrate that our approach significantly outperforms the state-of-the-art methods, gaining around 27% more content beyond the original fisheye image.
• Abstract（参考訳）: 魚眼レンズは広い視野(fov)のため、計算写真や補助運転の応用が増えている。 しかし、魚眼画像は一般的にその画像モデルによって引き起こされる無効な黒領域を含む。 本稿では,魚眼レンズのfovを不正領域を上回って拡張し,撮影シーンの完全性を向上させるfisheyeex法を提案する。 長方形や歪みのない画像と比較すると、不規則な絵画領域と歪み合成の2つの課題がある。 魚眼画像の放射対称性を観察し,まず中心から外側領域へのコヒーレントなセマンティクスを外挿する極性露光戦略を提案する。 このような画期的な手法は、半径歪みの分布パターンと円界を考慮し、より合理的な完成方向を推し進める。 歪み合成のために,魚眼画像以前の歪みと学習経路が整合した渦巻き歪み認識モジュールを提案する。 その後、シーンリビジョンモジュールは、生成された画素を推定歪みで並べ替えて魚眼画像にマッチさせ、FoVを延ばす。 実験では,都市景観,BDD100k,KITTI,現実世界の魚眼画像データセットの3つを用いて,提案した魚眼EXを評価した。 その結果,本手法は最先端手法を著しく上回り,魚眼画像の約27%以上のコンテンツを得ることができた。

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