論文の概要: Deep 3D World Models for Multi-Image Super-Resolution Beyond Optical Flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16972v1
• Date: Tue, 30 Jan 2024 12:55:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-31 15:06:15.501302
• Title: Deep 3D World Models for Multi-Image Super-Resolution Beyond Optical Flow
• Title（参考訳）: 光流超解像のための深部3次元世界モデル
• Authors: Luca Savant Aira, Diego Valsesia, Andrea Bordone Molini, Giulia Fracastoro, Enrico Magli, Andrea Mirabile
• Abstract要約: マルチイメージ・スーパーレゾリューション(MISR)は、複数の画像を組み合わせることで、低解像度(LR)取得の空間分解能を高めることができる。 提案したモデルであるEpiMISRは,光学的流れから離れ,取得過程のエピポーラ幾何学を明示的に用いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.31768206943397
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-image super-resolution (MISR) allows to increase the spatial resolution of a low-resolution (LR) acquisition by combining multiple images carrying complementary information in the form of sub-pixel offsets in the scene sampling, and can be significantly more effective than its single-image counterpart. Its main difficulty lies in accurately registering and fusing the multi-image information. Currently studied settings, such as burst photography, typically involve assumptions of small geometric disparity between the LR images and rely on optical flow for image registration. We study a MISR method that can increase the resolution of sets of images acquired with arbitrary, and potentially wildly different, camera positions and orientations, generalizing the currently studied MISR settings. Our proposed model, called EpiMISR, moves away from optical flow and explicitly uses the epipolar geometry of the acquisition process, together with transformer-based processing of radiance feature fields to substantially improve over state-of-the-art MISR methods in presence of large disparities in the LR images.
• Abstract（参考訳）: マルチイメージ・スーパーレゾリューション(MISR)は、シーンサンプリングにおけるサブピクセルオフセットの形で補完情報を運ぶ複数の画像を組み合わせることで、低解像度(LR)取得の空間分解能を高めることができ、シングルイメージよりもはるかに効果的である。 その主な難しさは、マルチイメージ情報の正確な登録と融合である。 現在研究されているバースト写真のような設定は、通常、LR画像間の小さな幾何学的差異を仮定し、画像登録に光学的フローに依存する。 任意かつ潜在的に異なるカメラ位置と向きで取得された画像の集合の分解能を向上させるMISR法について検討し、現在研究中のMISR設定を一般化する。 提案するモデルであるEpiMISRは、光学的フローから脱却し、取得プロセスのエピポーラ幾何学と、ラジアンス特徴場のトランスフォーマに基づく処理を併用して、LR画像に大きな相違がある場合の最先端MISR法を大幅に改善する。

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