論文の概要: Video frame interpolation for high dynamic range sequences captured with
dual-exposure sensors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09485v1
- Date: Sun, 19 Jun 2022 20:29:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-25 19:19:44.413366
- Title: Video frame interpolation for high dynamic range sequences captured with
dual-exposure sensors
- Title（参考訳）: デュアル露光センサを用いた高ダイナミックレンジシーケンスの映像フレーム補間
- Authors: Ugur Cogalan, Mojtaba Bemana, Hans-Peter Seidel, Karol Myszkowski
- Abstract要約: ビデオフレーム(VFI)は、時間領域を含む多くの重要なアプリケーションを可能にする。
重要な課題の1つは、複雑な動きの存在下で高いダイナミックレンジシーンを扱うことである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.086089662881044
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Video frame interpolation (VFI) enables many important applications that
might involve the temporal domain, such as slow motion playback, or the spatial
domain, such as stop motion sequences. We are focusing on the former task,
where one of the key challenges is handling high dynamic range (HDR) scenes in
the presence of complex motion. To this end, we explore possible advantages of
dual-exposure sensors that readily provide sharp short and blurry long
exposures that are spatially registered and whose ends are temporally aligned.
This way, motion blur registers temporally continuous information on the scene
motion that, combined with the sharp reference, enables more precise motion
sampling within a single camera shot. We demonstrate that this facilitates a
more complex motion reconstruction in the VFI task, as well as HDR frame
reconstruction that so far has been considered only for the originally captured
frames, not in-between interpolated frames. We design a neural network trained
in these tasks that clearly outperforms existing solutions. We also propose a
metric for scene motion complexity that provides important insights into the
performance of VFI methods at the test time.
- Abstract（参考訳）: ビデオフレーム補間(VFI)は、スローモーション再生のような時間領域やストップモーションシーケンスのような空間領域を含む多くの重要なアプリケーションを可能にする。
我々は,高ダイナミックレンジ(HDR)シーンを複雑な動作で処理する上で重要な課題の1つとして,前者の課題に焦点を当てている。
この目的のために,空間的に登録され,終端が時間的に整列する鋭く短くぼやけた長時間露光を容易に提供できるデュアル露光センサの利点を探究する。
これにより、動きのぼやけはシーンの動きの時間的連続情報を登録し、シャープな参照と組み合わせることで、1つのカメラショット内でより正確な動きサンプリングが可能になる。
本稿では,VFIタスクにおけるより複雑な動き再構成とHDRフレーム再構成が,これまでは補間フレームではなく,最初に捕捉されたフレームに対してのみ考慮されてきたことを実証する。
私たちはこれらのタスクで訓練されたニューラルネットワークを設計します。
また,テスト時間におけるVFI手法の性能に関する重要な洞察を提供する,シーン動作の複雑さの指標も提案する。
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