論文の概要: An Integrated Representation & Compression Scheme Based on Convolutional
Autoencoders with 4D DCT Perceptual Encoding for High Dynamic Range Light
Fields
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10131v1
- Date: Tue, 21 Jun 2022 06:25:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-22 19:20:20.273226
- Title: An Integrated Representation & Compression Scheme Based on Convolutional
Autoencoders with 4D DCT Perceptual Encoding for High Dynamic Range Light
Fields
- Title(参考訳): 高ダイナミックレンジ光場に対する4次元dctパーセプショナル符号化を用いた畳み込みオートエンコーダに基づく統合表現・圧縮方式
- Authors: Sally Khaidem and Mansi Sharma
- Abstract要約: 光界サイズは大きな欠点であり、3Dディスプレイとストリーミングの目的を活用している。
本稿では,高ダイナミックレンジ光場のための新しい圧縮アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは、HDR光場を4次元の体積と解釈することで、HDR光場の相互および内部の相関を利用する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.30458514384586394
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The emerging and existing light field displays are highly capable of
realistic presentation of 3D scenes on auto-stereoscopic glasses-free
platforms. The light field size is a major drawback while utilising 3D displays
and streaming purposes. When a light field is of high dynamic range, the size
increases drastically. In this paper, we propose a novel compression algorithm
for a high dynamic range light field which yields a perceptually lossless
compression. The algorithm exploits the inter and intra view correlations of
the HDR light field by interpreting it to be a four-dimension volume. The HDR
light field compression is based on a novel 4DDCT-UCS (4D-DCT Uniform Colour
Space) algorithm. Additional encoding of 4DDCT-UCS acquired images by HEVC
eliminates intra-frame, inter-frame and intrinsic redundancies in HDR light
field data. Comparison with state-of-the-art coders like JPEG-XL and HDR video
coding algorithm exhibits superior compression performance of the proposed
scheme for real-world light fields.
- Abstract(参考訳): 新興および既存のライトフィールドディスプレイは、立体眼鏡フリーのプラットフォーム上で3dシーンをリアルに表現する能力が高い。
ライトフィールドサイズは3dディスプレイとストリーミング目的を利用した大きな欠点である。
光場が高ダイナミックレンジであるとき、そのサイズは劇的に増加する。
本稿では,高ダイナミックレンジの光場に対して知覚的にロスレスな圧縮をもたらす新しい圧縮アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムは4次元ボリュームとして解釈することで、hdr光場の相互および内部相関を利用する。
HDR光場圧縮は、新しい4DDCT-UCS (4D-DCT Uniform Colour Space)アルゴリズムに基づいている。
HEVCによる4DDCT-UCS取得画像の追加符号化は、HDR光フィールドデータにおけるフレーム内、フレーム間、および固有の冗長性を排除する。
JPEG-XL や HDR ビデオ符号化アルゴリズムのような最先端のコーダとの比較により,提案手法の実際の光場に対する圧縮性能が向上した。
関連論文リスト
- HDR-GS: Efficient High Dynamic Range Novel View Synthesis at 1000x Speed via Gaussian Splatting [76.5908492298286]
既存のHDR NVS法は主にNeRFに基づいている。
訓練時間は長く、推論速度は遅い。
我々は新しいフレームワークHigh Dynamic Range Gaussian Splatting (-GS)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-24T00:46:58Z) - 4K4D: Real-Time 4D View Synthesis at 4K Resolution [86.6582179227016]
本稿では、4K解像度で動的3Dシーンを高忠実かつリアルタイムに見ることを目的とする。
ハードウェア化をサポートし,前例のないレンダリング速度を実現する4Dポイントクラウド表現を提案する。
私たちの表現は、1080p解像度のDNAレンダリングデータセットで400 FPS、4090 GPUで4K解像度のENeRF-Outdoorデータセットで80 FPSでレンダリングできます。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-17T17:57:38Z) - Learning Kernel-Modulated Neural Representation for Efficient Light
Field Compression [41.24757573290883]
光場圧縮タスクのためのコンパクトニューラルネットワーク表現を設計する。
トレーニング中に学んだシーン記述情報を格納する記述カーネル(ディスクリプタ)と、クエリされた視点から異なるSAIのレンダリングを制御する変調カーネル(モジュレータ)の2種類で構成されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-12T12:58:03Z) - Spatiotemporally Consistent HDR Indoor Lighting Estimation [66.26786775252592]
本研究では,屋内照明推定問題を解決するための物理動機付きディープラーニングフレームワークを提案する。
深度マップを用いた1枚のLDR画像から,任意の画像位置における空間的に一貫した照明を予測できる。
我々のフレームワークは、最先端の単一画像やビデオベースの手法と比較して、高画質で光リアリスティック照明予測を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-07T20:36:29Z) - Real-Time Radiance Fields for Single-Image Portrait View Synthesis [85.32826349697972]
本研究では,1つの未提示画像からリアルタイムに3D表現を推測・描画するワンショット手法を提案する。
一つのRGB入力が与えられた場合、画像エンコーダは、ボリュームレンダリングによる3次元新規ビュー合成のためのニューラルラディアンスフィールドの標準三面体表現を直接予測する。
提案手法は消費者ハードウェア上で高速(24fps)であり,テスト時間最適化を必要とする強力なGAN反転ベースラインよりも高品質な結果が得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-03T17:56:01Z) - NeRFPlayer: A Streamable Dynamic Scene Representation with Decomposed
Neural Radiance Fields [99.57774680640581]
本稿では、高速な再構成、コンパクトなモデリング、およびストリーム可能なレンダリングが可能な効率的なフレームワークを提案する。
本稿では, 時間特性に応じて4次元空間を分解することを提案する。4次元空間の点は, 静的, 変形, および新しい領域の3つのカテゴリに属する確率に関連付けられている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-28T07:11:05Z) - A Novel Light Field Coding Scheme Based on Deep Belief Network &
Weighted Binary Images for Additive Layered Displays [0.30458514384586394]
積層光減衰層は、広い視野深度、広い視野角、高解像度の光界ディスプレイを実装するためのアプローチである。
本稿では,Deep Belief Network(DBN)と重み付きバイナリ画像を利用した光場表現と符号化のための新しいフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-04T08:18:06Z) - RIDDLE: Lidar Data Compression with Range Image Deep Delta Encoding [21.70770383279559]
ライダーは、自律運転や拡張現実に広く使われている深度測定センサーである。
ライダーが生成する大量のデータは、データストレージと送信のコストが高くなる可能性がある。
RIDDLE (Range Image Deep DeLta) と呼ばれる新しいデータ駆動レンジ画像圧縮アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-02T21:53:43Z) - Learning-Based Practical Light Field Image Compression Using A
Disparity-Aware Model [1.5229257192293197]
本研究では,4次元光場画像の圧縮のための学習型不均一支援モデルを提案する。
モデルはエンドツーエンドのトレーニングが可能で、別のモジュールを手動でチューニングする必要がなくなる。
PSNRとMS-SSIMの指標で比較すると,性能が向上している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-22T06:30:25Z) - NeLF: Practical Novel View Synthesis with Neural Light Field [93.41020940730915]
複雑なシーンの新規なビュー合成のための実用的で堅牢なディープラーニングソリューションを提案する。
我々のアプローチでは、連続的なシーンは光場、すなわち光線の集合として表現され、それぞれが対応する色を持つ。
インタラクティブなフレームレートを維持しながら、最新の新しいビュー合成結果を実現します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-15T01:20:30Z) - A Novel Unified Model for Multi-exposure Stereo Coding Based on Low Rank
Tucker-ALS and 3D-HEVC [0.6091702876917279]
テンソル低ランク近似に基づくマルチ露光ステレオ画像の効率的な符号化法を提案する。
マルチ露光融合によりデコーダのHDRステレオ出力が生成され、リアリズムと両眼3D深度が向上する。
3D-HEVCによる符号化は、低ランク近似表現におけるフレーム内、ビュー間、コンポーネント間冗長性を利用して提案されたスキーム効率を向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-10T10:10:14Z)
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。