論文の概要: Learning Local Implicit Fourier Representation for Image Warping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01831v1
• Date: Tue, 5 Jul 2022 06:30:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-07 02:07:41.637266
• Title: Learning Local Implicit Fourier Representation for Image Warping
• Title（参考訳）: 画像ワープのための局所帰納的フーリエ表現の学習
• Authors: Jaewon Lee, Kwang Pyo Choi, Kyong Hwan Jin
• Abstract要約: 画像ワーピング(LTEW)のための局所的テクスチャ推定器を提案し,次に暗黙のニューラル表現を用いて画像を連続的な形状に変形する。 我々のLTEWベースのニューラル関数は、非対称スケールSRとホモグラフィ変換の既存のワープ手法よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.526109213908091
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image warping aims to reshape images defined on rectangular grids into arbitrary shapes. Recently, implicit neural functions have shown remarkable performances in representing images in a continuous manner. However, a standalone multi-layer perceptron suffers from learning high-frequency Fourier coefficients. In this paper, we propose a local texture estimator for image warping (LTEW) followed by an implicit neural representation to deform images into continuous shapes. Local textures estimated from a deep super-resolution (SR) backbone are multiplied by locally-varying Jacobian matrices of a coordinate transformation to predict Fourier responses of a warped image. Our LTEW-based neural function outperforms existing warping methods for asymmetric-scale SR and homography transform. Furthermore, our algorithm well generalizes arbitrary coordinate transformations, such as homography transform with a large magnification factor and equirectangular projection (ERP) perspective transform, which are not provided in training.
• Abstract（参考訳）: image warpingは、矩形グリッド上で定義された画像を任意の形状に再構成することを目的としている。 近年,暗黙的神経機能は画像の連続的表現において顕著な性能を示している。 しかし、スタンドアロンの多層パーセプトロンは高周波フーリエ係数の学習に苦しむ。 本稿では,画像ワーピング(LTEW)のための局所テクスチャ推定器を提案し,次に暗黙のニューラル表現を用いて画像を連続的な形状に変形する。 深部超解像(SR)バックボーンから推定される局所テクスチャは、座標変換の局所変化ヤコビ行列によって乗算され、歪んだ画像のフーリエ応答を予測する。 ltewベースの神経機能は、非対称スケールsrおよびホモグラフィ変換の既存のワーピング法を上回っている。 さらに, このアルゴリズムは, 任意の座標変換をうまく一般化する。例えば, 大きな拡大係数を持つホモグラフィ変換や, トレーニングでは提供されない等角射影変換 (ERP) などである。

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