論文の概要: Direct Handheld Burst Imaging to Simulated Defocus

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.04175v1
• Date: Sat, 9 Jul 2022 01:59:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-12 14:29:36.784135
• Title: Direct Handheld Burst Imaging to Simulated Defocus
• Title（参考訳）: シミュレートされたデフォーカスに対するハンドヘルドバーストイメージング
• Authors: Meng-Lin Wu, Venkata Ravi Kiran Dayana, Hau Hwang
• Abstract要約: 被写界深度の浅い画像は被写体を焦点に保ち、前景と背景のコンテキストはぼやけている。 ハンドヘルドバーストからの浅部深度画像におけるデフォーカスのぼかしを合成する学習手法を提案する。 本手法は,不正確な,不明瞭な深さ推定による工芸品の被害を受けず,肖像画に適している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7403133838762446
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A shallow depth-of-field image keeps the subject in focus, and the foreground and background contexts blurred. This effect requires much larger lens apertures than those of smartphone cameras. Conventional methods acquire RGB-D images and blur image regions based on their depth. However, this approach is not suitable for reflective or transparent surfaces, or finely detailed object silhouettes, where the depth value is inaccurate or ambiguous. We present a learning-based method to synthesize the defocus blur in shallow depth-of-field images from handheld bursts acquired with a single small aperture lens. Our deep learning model directly produces the shallow depth-of-field image, avoiding explicit depth-based blurring. The simulated aperture diameter equals the camera translation during burst acquisition. Our method does not suffer from artifacts due to inaccurate or ambiguous depth estimation, and it is well-suited to portrait photography.
• Abstract（参考訳）: 浅い視野深度の画像では被写体が焦点を合わせ、前景と背景のコンテキストはぼやけている。 この効果は、スマートフォンカメラよりもずっと大きなレンズ開口を必要とする。 従来の手法では,RGB-D画像の深度に基づいて,画像領域をぼやけてしまう。 しかし、この手法は反射面や透明な表面、あるいは深度値が不正確あるいは曖昧である細かな物体シルエットには適していない。 単一開口レンズで取得したハンドヘルプバーストから浅部深度画像におけるデフォーカスのぼかしを合成する学習的手法を提案する。 深層学習モデルは浅部深度画像を直接生成し,鮮明な深度に基づくぼかしを避ける。 模擬開口径はバースト取得時のカメラ翻訳と等しい。 本手法は奥行きが不正確で曖昧なため人工物に苦しめられず,ポートレート撮影にも適している。

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