論文の概要: Learning to Deblur Polarized Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18134v1
- Date: Wed, 28 Feb 2024 07:56:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-29 15:56:05.599706
- Title: Learning to Deblur Polarized Images
- Title（参考訳）: 偏光画像のゆらぎを学習する
- Authors: Chu Zhou, Minggui Teng, Xinyu Zhou, Chao Xu, Boxin Sh
- Abstract要約: 偏光カメラは、1枚のショットで異なる偏光子角度で4つの偏光画像をキャプチャすることができる。
捕捉した偏光画像から直接、偏光度(DoP)と偏光角度(AoP)を直接計算することができる。
そこで本研究では,偏光を意識してこの問題を解決するために,偏光画像デブロアリングパイプラインを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.415804124776846
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A polarization camera can capture four polarized images with different
polarizer angles in a single shot, which is useful in polarization-based vision
applications since the degree of polarization (DoP) and the angle of
polarization (AoP) can be directly computed from the captured polarized images.
However, since the on-chip micro-polarizers block part of the light so that the
sensor often requires a longer exposure time, the captured polarized images are
prone to motion blur caused by camera shakes, leading to noticeable degradation
in the computed DoP and AoP. Deblurring methods for conventional images often
show degenerated performance when handling the polarized images since they only
focus on deblurring without considering the polarization constrains. In this
paper, we propose a polarized image deblurring pipeline to solve the problem in
a polarization-aware manner by adopting a divide-and-conquer strategy to
explicitly decompose the problem into two less ill-posed sub-problems, and
design a two-stage neural network to handle the two sub-problems respectively.
Experimental results show that our method achieves state-of-the-art performance
on both synthetic and real-world images, and can improve the performance of
polarization-based vision applications such as image dehazing and reflection
removal.
- Abstract（参考訳）: 偏光カメラは、撮像された偏光画像から直接偏光度(DoP)と偏光角度(AoP)を直接計算できるため、偏光ベースの視覚応用に有用な、偏光角度の異なる4つの偏光画像を単一のショットでキャプチャすることができる。
しかし、オンチップのマイクロ偏光素子は光の一部を遮断し、センサーの露光時間が長くなるため、撮像された偏光像はカメラの揺動による動きのぼやけを起こしやすく、計算されたdopとaopで顕著に劣化する。
従来の画像のデブロアリング法は、偏光制約を考慮せずにデブロアリングのみに着目しているため、偏光画像を扱う際の劣化性能を示すことが多い。
本稿では,偏光対応の偏光分解パイプラインを提案し,偏光と対流の戦略を採用して,問題を2つの低いサブプロブレムに明示的に分解し,これら2つのサブプロブレムを扱う2段階のニューラルネットワークを設計する。
実験の結果,合成画像と実世界画像の両方において最先端の性能を達成でき,画像デハジングや反射除去といった偏光ベースの視覚アプリケーションの性能を向上させることができた。
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