論文の概要: Optical Aberration Correction in Postprocessing using Imaging Simulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05867v1
- Date: Wed, 10 May 2023 03:20:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-11 14:37:05.038679
- Title: Optical Aberration Correction in Postprocessing using Imaging Simulation
- Title（参考訳）: イメージングシミュレーションによる後処理における光収差補正
- Authors: Shiqi Chen, Huajun Feng, Dexin Pan, Zhihai Xu, Qi Li, Yueting Chen
- Abstract要約: モバイル写真の人気は増え続けている。
最近のカメラは、これらの修正作業の一部を光学設計から後処理システムに移行した。
光学収差による劣化を回復するための実用的手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.331939025195478
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As the popularity of mobile photography continues to grow, considerable
effort is being invested in the reconstruction of degraded images. Due to the
spatial variation in optical aberrations, which cannot be avoided during the
lens design process, recent commercial cameras have shifted some of these
correction tasks from optical design to postprocessing systems. However,
without engaging with the optical parameters, these systems only achieve
limited correction for aberrations.In this work, we propose a practical method
for recovering the degradation caused by optical aberrations. Specifically, we
establish an imaging simulation system based on our proposed optical point
spread function model. Given the optical parameters of the camera, it generates
the imaging results of these specific devices. To perform the restoration, we
design a spatial-adaptive network model on synthetic data pairs generated by
the imaging simulation system, eliminating the overhead of capturing training
data by a large amount of shooting and registration. Moreover, we
comprehensively evaluate the proposed method in simulations and experimentally
with a customized digital-single-lens-reflex (DSLR) camera lens and HUAWEI
HONOR 20, respectively. The experiments demonstrate that our solution
successfully removes spatially variant blur and color dispersion. When compared
with the state-of-the-art deblur methods, the proposed approach achieves better
results with a lower computational overhead. Moreover, the reconstruction
technique does not introduce artificial texture and is convenient to transfer
to current commercial cameras. Project Page:
\url{https://github.com/TanGeeGo/ImagingSimulation}.
- Abstract（参考訳）: モバイル写真の人気が高まるにつれて、劣化した画像の復元に多大な労力が費やされている。
レンズ設計の過程では避けられない光学収差の空間的変化のため、近年の商用カメラでは、これらの補正作業のいくつかを光学設計からポストプロセッシングシステムへ移行させている。
しかし, 光学パラメータに係わることなく, 収差補正は限定的であり, 本研究では, 光収差による劣化を回復するための実用的な方法を提案する。
具体的には,提案した光点拡散関数モデルに基づく画像シミュレーションシステムを構築する。
カメラの光学パラメータを考えると、これらの特定のデバイスの撮像結果を生成する。
本研究では,画像シミュレーションシステムによって生成された合成データ対の空間適応型ネットワークモデルを設計し,大量の撮影・登録によるトレーニングデータのキャプチャのオーバーヘッドを解消する。
さらに,提案手法をシミュレーションにおいて総合的に評価し,デジタル一眼レフカメラレンズとHUAWEI HONOR20を用いて実験を行った。
実験により,空間的に変化するぼやけや色分散の除去に成功した。
最先端のデブラル法と比較すると,提案手法は計算オーバーヘッドを低減し,より良い結果が得られる。
また, 再現技術は人工的なテクスチャを導入せず, 現行の商用カメラへの転送に便利である。
プロジェクトページ: \url{https://github.com/tangeego/imagingsimulation}
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