論文の概要: Face Deblurring using Dual Camera Fusion on Mobile Phones
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11617v1
- Date: Sat, 23 Jul 2022 22:50:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-26 14:36:39.025363
- Title: Face Deblurring using Dual Camera Fusion on Mobile Phones
- Title（参考訳）: 携帯電話におけるデュアルカメラ融合による顔脱毛
- Authors: Wei-Sheng Lai, YiChang Shih, Lun-Cheng Chu, Xiaotong Wu, Sung-Fang
Tsai, Michael Krainin, Deqing Sun, Chia-Kai Liang
- Abstract要約: 動きの速い被写体の運動のぼやけは、写真における長年の問題である。
携帯電話用デュアルカメラフュージョン技術に基づく新しい顔のブラッシングシステムを開発した。
当社のアルゴリズムはGoogle Pixel 6上で効率よく動作します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.494813096697815
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Motion blur of fast-moving subjects is a longstanding problem in photography
and very common on mobile phones due to limited light collection efficiency,
particularly in low-light conditions. While we have witnessed great progress in
image deblurring in recent years, most methods require significant
computational power and have limitations in processing high-resolution photos
with severe local motions. To this end, we develop a novel face deblurring
system based on the dual camera fusion technique for mobile phones. The system
detects subject motion to dynamically enable a reference camera, e.g.,
ultrawide angle camera commonly available on recent premium phones, and
captures an auxiliary photo with faster shutter settings. While the main shot
is low noise but blurry, the reference shot is sharp but noisy. We learn ML
models to align and fuse these two shots and output a clear photo without
motion blur. Our algorithm runs efficiently on Google Pixel 6, which takes 463
ms overhead per shot. Our experiments demonstrate the advantage and robustness
of our system against alternative single-image, multi-frame, face-specific, and
video deblurring algorithms as well as commercial products. To the best of our
knowledge, our work is the first mobile solution for face motion deblurring
that works reliably and robustly over thousands of images in diverse motion and
lighting conditions.
- Abstract（参考訳）: 高速移動対象者の動きのぼやけは、写真において長年の問題であり、特に低照度での集光効率が制限されているため、携帯電話では非常に一般的である。
近年,画像のぼろぼろ化は大きな進展を遂げているが,ほとんどの手法では計算能力が必要であり,局所的な動きによる高解像度画像の処理には限界がある。
そこで本稿では,携帯電話用デュアルカメラフュージョン技術に基づく顔のブラッシングシステムを提案する。
このシステムは被写体の動きを検知し、例えば、最近の高級電話で一般的な超広角カメラを動的に有効にし、シャッター設定を高速化した補助写真をキャプチャする。
メインショットは低ノイズだがぼやけだが、参照ショットはシャープだがノイズが多い。
我々はMLモデルを学び、これらの2つのショットを調整して融合させ、動きのぼやけなくクリアな写真を出力する。
当社のアルゴリズムはGoogle Pixel 6上で効率よく動作します。
我々の実験は、商用製品だけでなく、代替のシングルイメージ、マルチフレーム、顔特定、ビデオデブロアリングアルゴリズムに対して、システムの利点と堅牢性を実証している。
我々の知る限りでは、私たちの研究は、さまざまな動きや照明条件下で何千もの画像に対して確実にかつ堅牢に機能する、顔の動きを損なう最初のモバイルソリューションです。
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