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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11506v3
• Date: Tue, 05 Aug 2025 18:14:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-07 15:43:07.424339
• 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: Omnidirectional (ODV)は360degシーンをキャプチャすることで没入型視覚体験を提供する。 ODVは、デバイスと伝送帯域幅の広い視野と制限のために、低解像度に悩まされることが多い。 本研究では,空間的投影歪みとODVの時間的フリッカリングを軽減するため,時空間アウェア歪みネットワーク(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 videos (ODVs) provide an immersive visual experience by capturing the 360{\deg} scene. With the rapid advancements in virtual/augmented reality, metaverse, and generative artificial intelligence, the demand for high-quality ODVs is surging. However, ODVs often suffer from low resolution due to their wide field of view and limitations in capturing devices and transmission bandwidth. Although video super-resolution (SR) is a capable video quality enhancement technique, the performance ceiling and practical generalization of existing methods are limited when applied to ODVs due to their unique attributes. To alleviate spatial projection distortions and temporal flickering of ODVs, we propose a Spatio-Temporal Distortion Aware Network (STDAN) with joint spatio-temporal alignment and reconstruction. Specifically, we incorporate a spatio-temporal continuous alignment (STCA) to mitigate discrete geometric artifacts in parallel with temporal alignment. Subsequently, we introduce an interlaced multi-frame reconstruction (IMFR) to enhance temporal consistency. Furthermore, we employ latitude-saliency adaptive (LSA) weights to focus on regions with higher texture complexity and human-watching interest. By exploring a spatio-temporal jointly framework and real-world viewing strategies, STDAN effectively reinforces spatio-temporal coherence on a novel ODV-SR dataset and ensures affordable computational costs. Extensive experimental results demonstrate that STDAN outperforms state-of-the-art methods in improving visual fidelity and dynamic smoothness of ODVs.
• Abstract（参考訳）: Omnidirectional Video (ODVs)は360{\deg}シーンをキャプチャすることで没入型視覚体験を提供する。 バーチャル/拡張現実、メタバース、生成人工知能の急速な進歩により、高品質なODVの需要が急増している。 しかし、ODVは広い視野とデバイスと伝送帯域幅の制限により、低解像度に悩まされることが多い。 ビデオ・スーパーレゾリューション (SR) はビデオ品質向上技術として有能であるが, 独自の特性からODVに適用した場合, 性能天井と既存手法の実用的一般化が制限される。 本研究では,空間的投影歪みと時間的フレッカリングを軽減するため,時空間アライメントと再構成を併用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、時空間的アライメントと平行な離散幾何学的アーティファクトを緩和するために、時空間連続アライメント(STCA)を組み込んだ。 その後、時間的整合性を高めるために、インターレース多フレーム再構築(IMFR)を導入する。 さらに,高テクスチャの複雑度と人的注目度の高い領域に焦点を合わせるために,LSA重みを用いた。 STDANは、時空間共同の枠組みと実世界の視聴戦略を探索することにより、新しいODV-SRデータセットの時空間コヒーレンスを効果的に強化し、安価な計算コストを確保する。 広汎な実験結果から、STDANはODVの視覚的忠実度とダイナミックな滑らかさを改善するために最先端の手法より優れていることが示された。

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