論文の概要: Implicit Neural Image Stitching With Enhanced and Blended Feature Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01409v2
• Date: Thu, 7 Sep 2023 02:10:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-08 15:59:51.576621
• Title: Implicit Neural Image Stitching With Enhanced and Blended Feature Reconstruction
• Title（参考訳）: 強調的・混合的特徴再建による暗黙的神経画像縫合
• Authors: Minsu Kim, Jaewon Lee, Byeonghun Lee, Sunghoon Im, Kyong Hwan Jin
• Abstract要約: 我々は、任意のスケールの超解像を拡大する新しいアプローチ、暗黙的ニューラルイメージスチッチ(NIS)を提案する。 本手法は品質向上のための画像のフーリエ係数を推定する。 以上の結果から,本手法は従来の深部画像縫合の低精細画像の解消に有効であることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.28311406845525
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Existing frameworks for image stitching often provide visually reasonable stitchings. However, they suffer from blurry artifacts and disparities in illumination, depth level, etc. Although the recent learning-based stitchings relax such disparities, the required methods impose sacrifice of image qualities failing to capture high-frequency details for stitched images. To address the problem, we propose a novel approach, implicit Neural Image Stitching (NIS) that extends arbitrary-scale super-resolution. Our method estimates Fourier coefficients of images for quality-enhancing warps. Then, the suggested model blends color mismatches and misalignment in the latent space and decodes the features into RGB values of stitched images. Our experiments show that our approach achieves improvement in resolving the low-definition imaging of the previous deep image stitching with favorable accelerated image-enhancing methods. Our source code is available at https://github.com/minshu-kim/NIS.
• Abstract（参考訳）: 画像縫合のための既存のフレームワークは、しばしば視覚的に合理的な縫合を提供する。 しかし、照明や深さなどではぼやけた人工物や相違に悩まされている。 近年の学習に基づく縫合は、そのような相違を緩和するが、必要な方法は、縫合画像の高周波詳細を捉えない画像品質の犠牲を課す。 この問題に対処するために,任意のスケールの超解像を拡張可能な暗黙的ニューラルイメージスティッチ(NIS)を提案する。 画質向上のための画像のフーリエ係数を推定する。 提案したモデルでは,色ミスマッチと遅延空間のずれを混合し,その特徴を縫合画像のRGB値に復号する。 提案手法は, より高速な画像強調法により, 従来の深部画像縫合の低精細像の解消に有効であることを示す。 ソースコードはhttps://github.com/minshu-kim/nisで入手できます。

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