Fugu-MT 論文翻訳(概要): Spatio-Temporal Distortion Aware Omnidirectional Video Super-Resolution

論文の概要: Spatio-Temporal Distortion Aware Omnidirectional Video Super-Resolution

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11506v2
Date: Mon, 17 Mar 2025 16:22:15 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-18 23:13:52.098995
Title: Spatio-Temporal Distortion Aware Omnidirectional Video Super-Resolution
Title（参考訳）: 全方位ビデオ超解像における時空間歪みの認識
Authors: Hongyu An, Xinfeng Zhang, Shijie Zhao, Li Zhang, Ruiqin Xiong,
Abstract要約: 分解能を高めるためにビデオ超解像(SR)が提案されているが、実際のODV空間射影歪みと時間的フレッカリングは、既存の手法を直接的に適用するには十分ではない。本研究では, ODV-SR の再現性を向上させるため, ODV 特性を指向した時空間歪み認識ネットワーク (STDAN) を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 25.615935776826596
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Omnidirectional video (ODV) provides an immersive visual experience and is widely utilized in virtual reality and augmented reality. However, restricted capturing devices and transmission bandwidth lead to low-resolution ODVs. Video super-resolution (SR) is proposed to enhance resolution, but practical ODV spatial projection distortions and temporal flickering are not well addressed directly applying existing methods. To achieve better ODV-SR reconstruction, we propose a Spatio-Temporal Distortion Aware Network (STDAN) oriented to ODV characteristics. Specifically, a spatially continuous distortion modulation module is introduced to improve discrete projection distortions. Next, we design an interlaced multi-frame reconstruction mechanism to refine temporal consistency across frames. Furthermore, we incorporate latitude-saliency adaptive weights during training to concentrate on regions with higher texture complexity and human-watching interest. In general, we explore inference-free and real-world viewing matched strategies to provide an application-friendly method on a novel ODV-SR dataset with practical scenarios. Extensive experimental results demonstrate the superior performance of the proposed STDAN over state-of-the-art methods.
Abstract（参考訳）: Omnidirectional Video (ODV)は没入型視覚体験を提供し、仮想現実や拡張現実で広く利用されている。しかし、制限されたキャプチャデバイスと伝送帯域幅は、低解像度のODVに繋がる。分解能を高めるためにビデオ超解像(SR)が提案されているが、実際のODV空間射影歪みと時間的フレッカリングは、既存の手法を直接的に適用するには十分ではない。 ODV-SRの再構成を改善するために,ODV特性を考慮した時空間歪み認識ネットワーク(STDAN)を提案する。具体的には、離散的な投影歪みを改善するために、空間的に連続した歪み変調モジュールを導入する。次に,フレーム間の時間的一貫性を向上する多フレーム間再構成機構を設計する。さらに、トレーニング中に緯度順応重量を組み込んで、テクスチャの複雑さと人間の観察に興味のある領域に集中させる。一般論として,実シナリオを用いた新しいODV-SRデータセットにアプリケーションフレンドリーな手法を提供するために,推論のない実世界の視聴マッチング戦略を検討する。実験結果から,STDANの最先端手法よりも優れた性能を示した。

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