論文の概要: PIDSR: Complementary Polarized Image Demosaicing and Super-Resolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.07758v2
- Date: Tue, 22 Apr 2025 13:13:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-01 02:31:34.237262
- Title: PIDSR: Complementary Polarized Image Demosaicing and Super-Resolution
- Title（参考訳）: PIDSR: 補完的な偏光画像デモと超解像
- Authors: Shuangfan Zhou, Chu Zhou, Youwei Lyu, Heng Guo, Zhanyu Ma, Boxin Shi, Imari Sato,
- Abstract要約: 偏光カメラの解像度は従来のRGBカメラよりもはるかに低い。
既存の偏光画像復調法(PID)は、解像度を向上できないため制限されている。
我々は,PIDSRと超解像の相補的な偏極画像復位と超解像を行う共同フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.87900679891159
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Polarization cameras can capture multiple polarized images with different polarizer angles in a single shot, bringing convenience to polarization-based downstream tasks. However, their direct outputs are color-polarization filter array (CPFA) raw images, requiring demosaicing to reconstruct full-resolution, full-color polarized images; unfortunately, this necessary step introduces artifacts that make polarization-related parameters such as the degree of polarization (DoP) and angle of polarization (AoP) prone to error. Besides, limited by the hardware design, the resolution of a polarization camera is often much lower than that of a conventional RGB camera. Existing polarized image demosaicing (PID) methods are limited in that they cannot enhance resolution, while polarized image super-resolution (PISR) methods, though designed to obtain high-resolution (HR) polarized images from the demosaicing results, tend to retain or even amplify errors in the DoP and AoP introduced by demosaicing artifacts. In this paper, we propose PIDSR, a joint framework that performs complementary Polarized Image Demosaicing and Super-Resolution, showing the ability to robustly obtain high-quality HR polarized images with more accurate DoP and AoP from a CPFA raw image in a direct manner. Experiments show our PIDSR not only achieves state-of-the-art performance on both synthetic and real data, but also facilitates downstream tasks.
- Abstract（参考訳）: 偏光カメラは、1枚のショットで異なる偏光子角度で複数の偏光子画像をキャプチャすることができ、偏光ベースの下流タスクに利便性をもたらす。
しかし、彼らの直接出力は、カラー偏光フィルタアレイ(CPFA)の原画像であり、全解像度のフルカラー偏光画像を再構成するためには、分解を強制するが、残念ながら、この必要なステップは、偏光度(DoP)や偏光角度(AoP)などの偏光関連パラメータを誤りにしがちなアーティファクトを導入することである。
さらに、ハードウェア設計によって制限されているため、偏光カメラの解像度は従来のRGBカメラよりもはるかに低いことが多い。
既存の偏光画像復号法(PID)は解像度を向上できないが、偏光画像超解像法(PISR)は、復号結果から高分解能(HR)偏光画像を得るように設計されているが、復号によって導入されたDoPおよびAoPの誤差を維持または増幅する傾向にある。
本稿では,CPFA の原画像から,より高精度な DoP と AoP で高画質の HR 偏極画像を得る能力を示す,相補的な偏極画像復号処理と超解像処理を行うジョイントフレームワーク PIDSR を提案する。
実験により、PIDSRは、合成データと実データの両方で最先端のパフォーマンスを達成するだけでなく、下流でのタスクを容易にすることがわかった。
関連論文リスト
- Glossy Object Reconstruction with Cost-effective Polarized Acquisition [41.96986483856648]
この研究は、コスト効率の良い取得ツールを使用するスケーラブルな分極支援アプローチを導入している。
提案手法は,物体表面の分極的BRDF,ストークスベクトル,偏光状態をニューラル暗黙的場として表現する。
偏光レンダリングの暗黙的な表現に基本的な物理原理を活用することにより,本手法は既存の手法よりも優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-09T16:38:51Z) - Benchmarking Burst Super-Resolution for Polarization Images: Noise Dataset and Analysis [14.056265185258534]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-24T14:17:18Z) - Learning to Deblur Polarized Images [15.415804124776846]
偏光カメラは、1枚のショットで異なる偏光子角度で4つの偏光画像をキャプチャすることができる。
捕捉した偏光画像から直接、偏光度(DoP)と偏光角度(AoP)を直接計算することができる。
そこで本研究では,偏光を意識してこの問題を解決するために,偏光画像デブロアリングパイプラインを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-28T07:56:28Z) - PARTNER: Level up the Polar Representation for LiDAR 3D Object Detection [81.16859686137435]
本稿では、極座標における新しい3次元物体検出器Partnerを紹介する。
提案手法は,ONCE検証セットにおいて3.68%,9.15%の差で従来の極性理論よりも優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-08T01:59:20Z) - An Adaptive Method for Camera Attribution under Complex Radial
Distortion Corrections [77.34726150561087]
インカメラまたはインカメラソフトウェア/アサートウェアは、PRNUベースのカメラ属性を妨げるために、画像の支持グリッドを変更する。
この問題に対処する既存のソリューションは、計算負荷を抑制するために、数変数でパラメータ化された半径変換を用いて補正を反転/推定しようとする。
本稿では,Adobe Lightroom, Photoshop, Gimp, PT-Lensといったサードパーティ製ソフトウェアが適用したような高度な補正を,同心円に分割することで実現する適応アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-28T08:44:00Z) - Polarized Color Image Denoising using Pocoformer [42.171036556122644]
偏光カラー写真は、視覚的なテクスチャと1枚のスナップショットで対象のサージカル情報の両方を提供する。
指向性偏光フィルタアレイを用いることで、従来のカラー画像に比べて光子数とSNRが極めて低い。
クリーンな信号と正確な分極情報を同時に復元する学習に基づく手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-01T05:52:14Z) - Deep Polarimetric HDR Reconstruction [6.018211924071185]
偏光カメラを用いた学習に基づく高ダイナミックレンジ(HDR)再構成手法を提案する。
ディープポラリメトリックHDRレコンストラクション(DPHR)は、偏光カメラから利用できる偏光キューを使用する機能マスキング機構である。
本研究では,DPHRが最先端HDR再構成アルゴリズムよりも有効であることを示す定性的および定量的評価を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-27T02:28:39Z) - Human Pose and Shape Estimation from Single Polarization Images [45.24275141578927]
本研究では, 偏光誘起幾何学的手がかりを利用して, 単一偏光画像から人間のポーズと形状を推定する。
専用のデータセット(PHSPD)が構築されており、正確なポーズと形状のアノテーションを備えた500Kフレーム以上で構成されている。
偏光カメラは、人間のポーズと形状を推定するための従来のRGBカメラに代わる有望な選択肢として提案されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-15T22:56:18Z) - Deep Snapshot HDR Reconstruction Based on the Polarization Camera [3.534261120716916]
オンチップマイクロポーラライザ技術により、4つの空間整列および時間同期偏光画像を取得できるようになりました。
本研究では,偏光画像中の画素の露光時間と光の偏光度と偏光角度の関係について検討した。
偏光画像を用いてHDR画像を復元するディープスナップショットHDR再構築フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-12T17:35:10Z) - Monochrome and Color Polarization Demosaicking Using Edge-Aware Residual
Interpolation [14.5106375775521]
マイクログリッド画像偏光計により、一ショットで一組の偏光画像を取得することができる。
偏光度計は、モノクロまたはカラー偏光フィルタアレイを備えた画像センサからなるため、欠落した画素値を補間する復光処理は、高品質な偏光画像を得る上で重要な役割を果たす。
本稿では、エッジ認識残差(EARI)に基づく新しいMPFA復号法を提案し、CPFA復号法に拡張する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-28T15:04:36Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。