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。

関連論文リスト

• RoFIR: Robust Fisheye Image Rectification Framework Impervious to Optical Center Deviation [88.54817424560056]
  局所歪みの度合いと方向を測定する歪みベクトルマップ(DVM)を提案する。 DVMを学習することで、大域的な歪みパターンに頼ることなく、各ピクセルの局所歪みを独立に識別することができる。 事前学習段階では、歪みベクトルマップを予測し、各画素の局所歪み特徴を知覚する。 微調整段階では、魚眼画像修正のための画素単位のフローマップを予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-27T06:38:56Z)
• Location-guided Head Pose Estimation for Fisheye Image [15.22663220816984]
  魚眼レンズや超広視野レンズを備えたカメラは、視野投影によってモデル化できない広い視野をカバーしている。 画像の周辺領域における魚眼レンズの歪みは、既存の頭部ポーズ推定モデルの劣化性能をもたらす。 本稿では,魚眼歪みの負の効果を低減するために,画像中の頭部位置の知識を用いた頭部ポーズ推定の新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T13:33:43Z)
• PERF: Panoramic Neural Radiance Field from a Single Panorama [109.31072618058043]
  PERFはパノラマ性神経放射場を1つのパノラマから訓練する新しいビュー合成フレームワークである。 本研究では,360度2Dシーンを3Dシーンに持ち上げるために,新しい共同RGBDインペイント法とプログレッシブ・インペイント・アンド・エラスティング法を提案する。 PERFは,パノラマから3D,テキストから3D,3Dシーンのスタイリングなど,現実世界のアプリケーションに広く利用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-25T17:59:01Z)
• SimFIR: A Simple Framework for Fisheye Image Rectification with Self-supervised Representation Learning [105.01294305972037]
  自己教師型表現学習に基づく魚眼画像修正のためのフレームワークであるSimFIRを紹介する。 まず魚眼画像を複数のパッチに分割し,その表現を視覚変換器で抽出する。 下流修正作業における転送性能が著しく向上し、学習された表現の有効性が検証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-17T15:20:17Z)
• A Stronger Stitching Algorithm for Fisheye Images based on Deblurring and Registration [3.6417475195085602]
  我々は,従来の画像処理手法と深層学習を組み合わせることで,魚眼画像のより強力な縫合アルゴリズムを考案した。 魚眼画像補正の段階において,キャリブレーション法により修正した魚眼画像の青信号に対する注意に基づく活動自由ネットワーク (ANAFNet) を提案する。 画像登録では,総合的な画像マッチングアルゴリズムであるORB-FREAK-GMS(OFG)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-22T06:54:16Z)
• Sector Patch Embedding: An Embedding Module Conforming to The Distortion Pattern of Fisheye Image [23.73394258521532]
  本稿では,魚眼画像の歪みパターンに応じて,セクタパッチ埋め込み(SPE)と呼ばれる新しいパッチ埋め込み手法を提案する。 ViTとPVTの分類トップ1の精度は、それぞれ0.75%、SPEは2.8%向上した。 本手法は他のTransformerベースのモデルにも容易に適用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-26T07:20:02Z)
• FishDreamer: Towards Fisheye Semantic Completion via Unified Image Outpainting and Segmentation [33.71849096992972]
  本稿では,魚眼画像の密接なテクスチャ,構造,意味を,センサ・フィールド・オブ・ビュー(FoV)を超えても推測する,魚眼セマンティック・コンプリート(FSC)の新たな課題を提起する。 そこで本研究では,Pola-Aware Cross Attention Module (PCA) によって拡張されたViTsを利用して,密集したコンテキストを活用し,意味的に一貫性のあるコンテンツ生成をガイドする新しいFishDreamerを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-24T07:34:25Z)
• Dual Diffusion Architecture for Fisheye Image Rectification: Synthetic-to-Real Generalization [44.332845280150785]
  魚眼矯正のためのDDA(Dual Diffusion Architecture)を提案する。 提案したDDAは、合成魚眼画像とラベルなし実魚眼画像とを同時に訓練する。 教師なしのワンパスネットワークを提供し、ガイダンスを強化するための、もっともらしい新しい条件を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-26T09:37:28Z)
• Rendering Natural Camera Bokeh Effect with Deep Learning [95.86933125733673]
  ボケ(Bokeh)は、写真に焦点をあてる重要な芸術効果である。 モバイルカメラは、光学の直径が非常に小さいため、被写界深度が浅い写真を作ることができない。 本稿では,デジタル一眼レフカメラで撮影された写真から直接,現実的な浅層焦点技術を学ぶことを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-10T07:28:06Z)

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。