論文の概要: Self-Supervised Spatially Variant PSF Estimation for Aberration-Aware
Depth-from-Defocus
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18175v1
- Date: Wed, 28 Feb 2024 09:07:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-29 15:32:31.071442
- Title: Self-Supervised Spatially Variant PSF Estimation for Aberration-Aware
Depth-from-Defocus
- Title（参考訳）: デフォーカスからの収差を考慮した自己監督型空間変動型PSF推定
- Authors: Zhuofeng Wu, Yusuke Monno, and Masatoshi Okutomi
- Abstract要約: 収差認識に基づくデフォーカスからの深度学習(DfD)のための新しい自己教師型学習法を提案する。
PSF推定では、回転対称なPSFを仮定し、極座標系を導入する。
また、実際のDfDの状況で発生する集中呼吸現象にも対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.383129822833155
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: In this paper, we address the task of aberration-aware depth-from-defocus
(DfD), which takes account of spatially variant point spread functions (PSFs)
of a real camera. To effectively obtain the spatially variant PSFs of a real
camera without requiring any ground-truth PSFs, we propose a novel
self-supervised learning method that leverages the pair of real sharp and
blurred images, which can be easily captured by changing the aperture setting
of the camera. In our PSF estimation, we assume rotationally symmetric PSFs and
introduce the polar coordinate system to more accurately learn the PSF
estimation network. We also handle the focus breathing phenomenon that occurs
in real DfD situations. Experimental results on synthetic and real data
demonstrate the effectiveness of our method regarding both the PSF estimation
and the depth estimation.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,実カメラの空間変化点拡散関数(PSF)を考慮した収差認識深度デフォーカス(DfD)の課題に対処する。
地上psfを必要とせず、実カメラの空間的変種psfを効果的に得るため、カメラの開口設定を変更して簡単に撮影できる実シャープ画像とぼやけた画像の対を利用した、新しい自己教師付き学習法を提案する。
PSF推定では、回転対称PSFを仮定し、PSF推定ネットワークをより正確に学習するための極座標系を導入する。
また,現実のdfd状況で発生するフォーカス呼吸現象についても扱う。
合成データと実データを用いた実験結果から,PSF推定と深度推定の両方に関して,本手法の有効性が示された。
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