論文の概要: Learning Parallax Transformer Network for Stereo Image JPEG Artifacts Removal

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07335v1
• Date: Fri, 15 Jul 2022 08:21:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-18 20:45:53.715725
• Title: Learning Parallax Transformer Network for Stereo Image JPEG Artifacts Removal
• Title（参考訳）: ステレオ画像jpegアーティファクト除去のための学習パララックストランスフォーマネットワーク
• Authors: Xuhao Jiang, Weimin Tan, Ri Cheng, Shili Zhou and Bo Yan
• Abstract要約: ステレオ設定では、第2のビューで提供される追加情報を活用することにより、画像JPEGアーティファクト削除のパフォーマンスをさらに向上することができる。 ステレオ画像JPEGアーティファクト除去のためのステレオ画像ペアからの情報を統合するための新しいパララックストランスフォーマーネットワーク(PTNet)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.289890973937318
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Under stereo settings, the performance of image JPEG artifacts removal can be further improved by exploiting the additional information provided by a second view. However, incorporating this information for stereo image JPEG artifacts removal is a huge challenge, since the existing compression artifacts make pixel-level view alignment difficult. In this paper, we propose a novel parallax transformer network (PTNet) to integrate the information from stereo image pairs for stereo image JPEG artifacts removal. Specifically, a well-designed symmetric bi-directional parallax transformer module is proposed to match features with similar textures between different views instead of pixel-level view alignment. Due to the issues of occlusions and boundaries, a confidence-based cross-view fusion module is proposed to achieve better feature fusion for both views, where the cross-view features are weighted with confidence maps. Especially, we adopt a coarse-to-fine design for the cross-view interaction, leading to better performance. Comprehensive experimental results demonstrate that our PTNet can effectively remove compression artifacts and achieves superior performance than other testing state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: ステレオ設定では、第2ビューが提供する追加情報を活用することにより、画像JPEGアーティファクト削除のパフォーマンスをさらに向上することができる。 しかし、この情報をステレオ画像JPEGアーティファクトに組み込むことは、既存の圧縮アーティファクトがピクセルレベルのビューアライメントを困難にしているため、大きな課題である。 本稿では,ステレオ画像JPEGアーティファクト除去のためのステレオ画像ペアからの情報を統合するための新しいパララックストランスフォーマーネットワーク(PTNet)を提案する。 具体的には、よく設計された対称双方向パララックストランスモジュールが、画素レベルの表示アライメントではなく、異なるビュー間の類似したテクスチャに適合するように提案されている。 咬合と境界の問題から,両ビューのクロスビュー機能に信頼度マップを重み付けて機能融合を実現するために,信頼度ベースのクロスビュー融合モジュールが提案されている。 特に、クロスビューインタラクションに粗大な設計を採用することで、パフォーマンスが向上する。 総合的な実験結果から,ptnetは圧縮アーティファクトを効果的に除去し,他のテスト手法よりも優れた性能を得ることができた。

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