論文の概要: CANDID: Correspondence AligNment for Deep-burst Image Denoising
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09887v1
- Date: Fri, 16 Jun 2023 14:55:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-19 13:20:04.241731
- Title: CANDID: Correspondence AligNment for Deep-burst Image Denoising
- Title(参考訳): candid: ディープバースト画像の対応アライメント
- Authors: Arijit Mallick, Raphael Braun, Hendrik PA Lensch
- Abstract要約: ディープバーストイメージングは、被写界深度、超解像、動きの鈍化、画像の劣化など、多くの写真効果に広く用いられている。
本稿では,光フローに基づく対応推定モジュールを組み込むことで,ディープバースト画像のデノナイズ問題を解決することを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.435793655810987
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the advent of mobile phone photography and point-and-shoot cameras,
deep-burst imaging is widely used for a number of photographic effects such as
depth of field, super-resolution, motion deblurring, and image denoising. In
this work, we propose to solve the problem of deep-burst image denoising by
including an optical flow-based correspondence estimation module which aligns
all the input burst images with respect to a reference frame. In order to deal
with varying noise levels the individual burst images are pre-filtered with
different settings. Exploiting the established correspondences one network
block predicts a pixel-wise spatially-varying filter kernel to smooth each
image in the original and prefiltered bursts before fusing all images to
generate the final denoised output. The resulting pipeline achieves
state-of-the-art results by combining all available information provided by the
burst.
- Abstract(参考訳): 携帯電話写真やポイント・アンド・シュートカメラの登場により、深部バーストイメージングは、視野深度、超高解像度、モーション・デブラリング、画像デニュージングといった多くの写真効果に広く使われている。
本研究では,全ての入力バースト画像を参照フレームに対して整列する光フローベース対応推定モジュールを組み込んで,深いバースト画像の雑音化問題を解決することを提案する。
様々なノイズレベルに対処するために、個々のバースト画像は異なる設定で事前フィルタリングされる。
確立された対応をエクスプロイトする1つのネットワークブロックは、画素単位で空間的に変化するフィルタカーネルを予測し、元のバースト内の各画像を滑らかにし、全ての画像を融合して最終的な復号出力を生成する。
結果のパイプラインは、バーストによって提供されるすべての利用可能な情報を組み合わせることで、最先端の結果を達成する。
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