論文の概要: Benchmarking Burst Super-Resolution for Polarization Images: Noise Dataset and Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18705v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 14:17:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:34:04.678165
• Title: Benchmarking Burst Super-Resolution for Polarization Images: Noise Dataset and Analysis
• Title（参考訳）: 偏光画像のバースト超解法ベンチマーク:ノイズデータセットと解析
• Authors: Inseung Hwang, Kiseok Choi, Hyunho Ha, Min H. Kim,
• Abstract要約: 偏光カメラは、色と偏光の両方を捉えるためにダブルバイアーバーストセンサーを使用している。 低い光効率と低い空間分解能を示し、ノイズの増加と偏光測定の妥協をもたらす。 バースト超解像を偏光イメージングに適用することは、調整されたデータセットの欠如と信頼できる地上の真実のノイズ統計が問題となる。 この研究は、分極バースト超解像のベンチマークを確立し、ノイズ伝搬に関する重要な洞察を与え、分極画像再構成を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.056265185258534
• License:
• Abstract: Snapshot polarization imaging calculates polarization states from linearly polarized subimages. To achieve this, a polarization camera employs a double Bayer-patterned sensor to capture both color and polarization. It demonstrates low light efficiency and low spatial resolution, resulting in increased noise and compromised polarization measurements. Although burst super-resolution effectively reduces noise and enhances spatial resolution, applying it to polarization imaging poses challenges due to the lack of tailored datasets and reliable ground truth noise statistics. To address these issues, we introduce PolarNS and PolarBurstSR, two innovative datasets developed specifically for polarization imaging. PolarNS provides characterization of polarization noise statistics, facilitating thorough analysis, while PolarBurstSR functions as a benchmark for burst super-resolution in polarization images. These datasets, collected under various real-world conditions, enable comprehensive evaluation. Additionally, we present a model for analyzing polarization noise to quantify noise propagation, tested on a large dataset captured in a darkroom environment. As part of our application, we compare the latest burst super-resolution models, highlighting the advantages of training tailored to polarization compared to RGB-based methods. This work establishes a benchmark for polarization burst super-resolution and offers critical insights into noise propagation, thereby enhancing polarization image reconstruction.
• Abstract（参考訳）: スナップショット偏光イメージングは線形偏光サブイメージから偏光状態を計算する。 これを実現するために、偏光カメラはダブルバイアーパターンのセンサーを使用して色と偏光の両方をキャプチャする。 低い光効率と低い空間分解能を示し、ノイズの増加と偏光測定の妥協をもたらす。 バースト超解像は、ノイズを効果的に低減し、空間分解能を高めるが、偏光画像に適用することは、調整されたデータセットの欠如と信頼できる地上の真実雑音統計の欠如による課題を引き起こす。 これらの問題に対処するために、偏光イメージングに特化した2つの革新的なデータセットであるPolarNSとPolarBurstSRを紹介する。 PolarNSは偏光ノイズ統計のキャラクタリゼーションを提供し、徹底的な解析を容易にする一方、PolarBurstSRは偏光画像のバースト超解像のベンチマークとして機能する。 これらのデータセットは、様々な現実世界の条件下で収集され、包括的な評価を可能にする。 さらに,暗室環境下で収集した大規模データセットを用いて,音の伝搬を定量化するための偏極雑音の解析モデルを提案する。 アプリケーションの一部として、最新のバースト超解像モデルを比較し、RGBベースの手法と比較して偏光に合わせたトレーニングの利点を強調した。 この研究は、分極バースト超解像のベンチマークを確立し、ノイズ伝搬に関する重要な洞察を与え、分極画像再構成を向上する。

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