論文の概要: Decoupling Fine Detail and Global Geometry for Compressed Depth Map Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03239v2
• Date: Tue, 12 Nov 2024 09:46:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:16:49.816462
• Title: Decoupling Fine Detail and Global Geometry for Compressed Depth Map Super-Resolution
• Title（参考訳）: 圧縮深度マップ超解法における微細細部と大域形状のデカップリング
• Authors: Huan Zheng, Wencheng Han, Jianbing Shen,
• Abstract要約: ビット深度圧縮は、微妙な変化のある領域で均一な深度表現を生成し、詳細情報の回復を妨げる。 密集したランダムノイズは、シーンのグローバルな幾何学的構造を推定する精度を低下させる。 圧縮深度マップ超解像のための新しいフレームワークGDNetを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.9977636042469
• License:
• Abstract: Recovering high-quality depth maps from compressed sources has gained significant attention due to the limitations of consumer-grade depth cameras and the bandwidth restrictions during data transmission. However, current methods still suffer from two challenges. First, bit-depth compression produces a uniform depth representation in regions with subtle variations, hindering the recovery of detailed information. Second, densely distributed random noise reduces the accuracy of estimating the global geometric structure of the scene. To address these challenges, we propose a novel framework, termed geometry-decoupled network (GDNet), for compressed depth map super-resolution that decouples the high-quality depth map reconstruction process by handling global and detailed geometric features separately. To be specific, we propose the fine geometry detail encoder (FGDE), which is designed to aggregate fine geometry details in high-resolution low-level image features while simultaneously enriching them with complementary information from low-resolution context-level image features. In addition, we develop the global geometry encoder (GGE) that aims at suppressing noise and extracting global geometric information effectively via constructing compact feature representation in a low-rank space. We conduct experiments on multiple benchmark datasets, demonstrating that our GDNet significantly outperforms current methods in terms of geometric consistency and detail recovery. In the ECCV 2024 AIM Compressed Depth Upsampling Challenge, our solution won the 1st place award. Our codes will be available.
• Abstract（参考訳）: 圧縮されたソースから高品質な深度マップを復元することは、コンシューマグレードの深度カメラの限界とデータ伝送時の帯域幅制限により、大きな注目を集めている。 しかし、現在の方法は2つの課題に悩まされている。 第一に、ビット深度圧縮は微妙な変化のある領域における均一な深度表現を生成し、詳細情報の回復を妨げる。 第二に、密度分布のランダムノイズは、シーンのグローバルな幾何学的構造を推定する精度を低下させる。 これらの課題に対処するために,グローバルかつ詳細な幾何学的特徴を別々に扱うことにより,高品質な深度マップ再構成処理を分離する圧縮深度マップ超解像のための新しいフレームワークGDNetを提案する。 具体的には、高解像度の低レベル画像特徴において細かな幾何学的細部を集約すると共に、低解像度の文脈レベルの画像特徴から補完的な情報でそれらを強化するFGDE( fine geometry details encoder)を提案する。 さらに,低ランク空間におけるコンパクトな特徴表現の構築を通じて,雑音の抑制とグローバルな幾何学情報を効果的に抽出することを目的としたグローバル幾何エンコーダ(GGE)を開発した。 我々は、複数のベンチマークデータセットで実験を行い、GDNetが幾何的一貫性と詳細回復の観点から、現在の手法を著しく上回っていることを実証した。 ECCV 2024 AIM Compressed Depth Upsampling Challengeでは、私たちのソリューションが第1位を獲得しました。 私たちのコードは利用可能です。

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