論文の概要: A Deep Single Image Rectification Approach for Pan-Tilt-Zoom Cameras

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.06965v1
• Date: Wed, 09 Apr 2025 15:19:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-10 13:06:06.833610
• Title: A Deep Single Image Rectification Approach for Pan-Tilt-Zoom Cameras
• Title（参考訳）: パンティルトズームカメラの深部画像再構成手法
• Authors: Teng Xiao, Qi Hu, Qingsong Yan, Wei Liu, Zhiwei Ye, Fei Deng,
• Abstract要約: 本稿では,広義の画像修正のための新しいフレームワークであるFDBWNet(Forward Distortion and Backward Warping Network)を提案する。 フォワード歪みモデルを用いてバレル歪み画像を合成し、画素の冗長性を低減し、ぼやけを防ぐ。 このネットワークは、幾何学的詳細を含む逆向きのワープフローを生成するアテンション機構を備えたピラミッドコンテキストを採用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.404790627439954
• License:
• Abstract: Pan-Tilt-Zoom (PTZ) cameras with wide-angle lenses are widely used in surveillance but often require image rectification due to their inherent nonlinear distortions. Current deep learning approaches typically struggle to maintain fine-grained geometric details, resulting in inaccurate rectification. This paper presents a Forward Distortion and Backward Warping Network (FDBW-Net), a novel framework for wide-angle image rectification. It begins by using a forward distortion model to synthesize barrel-distorted images, reducing pixel redundancy and preventing blur. The network employs a pyramid context encoder with attention mechanisms to generate backward warping flows containing geometric details. Then, a multi-scale decoder is used to restore distorted features and output rectified images. FDBW-Net's performance is validated on diverse datasets: public benchmarks, AirSim-rendered PTZ camera imagery, and real-scene PTZ camera datasets. It demonstrates that FDBW-Net achieves SOTA performance in distortion rectification, boosting the adaptability of PTZ cameras for practical visual applications.
• Abstract（参考訳）: 広角レンズを備えたPan-Tilt-Zoom(PTZ)カメラは、監視に広く用いられているが、その固有の非線形歪みのために画像の修正が必要であることが多い。 現在のディープラーニングアプローチは、通常、きめ細かい幾何学的詳細を維持するのに苦労し、不正確な修正をもたらす。 本稿では,広角画像修正のための新しいフレームワークであるフォワード歪・バックワードウォーピングネットワーク(FDBW-Net)を提案する。 まず、前方歪みモデルを用いて、バレル歪んだ画像を合成し、ピクセルの冗長性を低減し、ぼやけを防ぐ。 このネットワークは、幾何学的詳細を含む逆向きのワープフローを生成するために、注意機構を備えたピラミッドコンテキストエンコーダを使用する。 そして、マルチスケールデコーダを用いて歪んだ特徴を復元し、補正された画像を出力する。 FDBW-Netのパフォーマンスは、公開ベンチマーク、AirSimレンダリングされたPTZカメライメージ、リアルタイムPTZカメラデータセットなど、さまざまなデータセットで検証されている。 FDBW-Netは歪み補正におけるSOTA性能を実現し,実用的な視覚応用のためのPTZカメラの適応性を高めた。

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