論文の概要: Deep Demosaicing for Polarimetric Filter Array Cameras

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13732v1
• Date: Thu, 24 Nov 2022 17:41:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-28 18:06:22.051706
• Title: Deep Demosaicing for Polarimetric Filter Array Cameras
• Title（参考訳）: 偏光フィルタアレイカメラのディープデモサイシング
• Authors: Mara Pistellato, Filippo Bergamasco, Tehreem Fatima and Andrea Torsello
• Abstract要約: そこで本研究では,カメラ画像を直接画素ごとのStokesベクトルに復調するCNNモデルを提案する。 実世界の学習データを効果的に取得するための,コンシューマLCD画面を用いた新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.39819574829298
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Polarisation Filter Array (PFA) cameras allow the analysis of light polarisation state in a simple and cost-effective manner. Such filter arrays work as the Bayer pattern for colour cameras, sharing similar advantages and drawbacks. Among the others, the raw image must be demosaiced considering the local variations of the PFA and the characteristics of the imaged scene. Non-linear effects, like the cross-talk among neighbouring pixels, are difficult to explicitly model and suggest the potential advantage of a data-driven learning approach. However, the PFA cannot be removed from the sensor, making it difficult to acquire the ground-truth polarization state for training. In this work we propose a novel CNN-based model which directly demosaics the raw camera image to a per-pixel Stokes vector. Our contribution is twofold. First, we propose a network architecture composed by a sequence of Mosaiced Convolutions operating coherently with the local arrangement of the different filters. Second, we introduce a new method, employing a consumer LCD screen, to effectively acquire real-world data for training. The process is designed to be invariant by monitor gamma and external lighting conditions. We extensively compared our method against algorithmic and learning-based demosaicing techniques, obtaining a consistently lower error especially in terms of polarisation angle.
• Abstract（参考訳）: 偏光フィルタアレイ(PFA)カメラは、光偏光状態の簡易かつ低コストな解析を可能にする。 このようなフィルタアレイはカラーカメラのバイエルパターンとして機能し、同様の利点と欠点を共有している。 また,PFAの局所的な変動や映像シーンの特徴を考慮し,生画像の復調を行なわなければならない。 隣接ピクセル間のクロストークのような非線形効果は、明示的にモデル化することが難しく、データ駆動学習アプローチの潜在的な利点を示唆する。 しかし、PFAはセンサから取り外すことができないため、トレーニング用の地道偏光状態を取得することは困難である。 本研究では,生のカメラ画像を画素単位のストークスベクトルに直接デモする新しいcnnベースのモデルを提案する。 私たちの貢献は2倍です。 まず,異なるフィルタの局所配置と協調して動作するモザイク畳み込みの系列からなるネットワークアーキテクチャを提案する。 第2に,実世界の学習データを効果的に取得するための,コンシューマLCD画面を用いた新しい手法を提案する。 このプロセスはガンマと外部の照明条件をモニターすることで不変に設計されている。 提案手法をアルゴリズムおよび学習に基づく復調手法と比較し,特に偏光角の点で誤差が一定に低いことを示す。

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