論文の概要: MoTDiff: High-resolution Motion Trajectory estimation from a single blurred image using Diffusion models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.26173v1
• Date: Thu, 30 Oct 2025 06:24:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-31 16:05:09.681035
• Title: MoTDiff: High-resolution Motion Trajectory estimation from a single blurred image using Diffusion models
• Title（参考訳）: MoTDiff:拡散モデルを用いた1つのぼやけた画像からの高分解能運動軌道推定
• Authors: Wontae Choi, Jaelin Lee, Hyung Sup Yun, Byeungwoo Jeon, Il Yong Chun,
• Abstract要約: 拡散モデル(MoTDiff)を用いた第1次高分解能(HR)運動軌道推定フレームワークを提案する。 提案したMoTDiffは,1)1つのぼやけた画像から抽出したマルチスケール特徴写像を条件として利用する新しい条件拡散フレームワークと,2)微細な運動軌跡の正確な同定を促進するための新たな訓練方法とからなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.960373597765549
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate estimation of motion information is crucial in diverse computational imaging and computer vision applications. Researchers have investigated various methods to extract motion information from a single blurred image, including blur kernels and optical flow. However, existing motion representations are often of low quality, i.e., coarse-grained and inaccurate. In this paper, we propose the first high-resolution (HR) Motion Trajectory estimation framework using Diffusion models (MoTDiff). Different from existing motion representations, we aim to estimate an HR motion trajectory with high-quality from a single motion-blurred image. The proposed MoTDiff consists of two key components: 1) a new conditional diffusion framework that uses multi-scale feature maps extracted from a single blurred image as a condition, and 2) a new training method that can promote precise identification of a fine-grained motion trajectory, consistent estimation of overall shape and position of a motion path, and pixel connectivity along a motion trajectory. Our experiments demonstrate that the proposed MoTDiff can outperform state-of-the-art methods in both blind image deblurring and coded exposure photography applications.
• Abstract（参考訳）: 動き情報の正確な推定は、様々な計算画像やコンピュータビジョンの応用において重要である。 研究者は、ぼやけたカーネルや光の流れなど、単一のぼやけた画像から動き情報を抽出する様々な方法を研究している。 しかし、既存の動き表現は、しばしば低品質、すなわち粗粒度で不正確である。 本稿では,拡散モデル(MoTDiff)を用いた第1次高分解能(HR)運動軌道推定フレームワークを提案する。 既存の動き表現と異なり、単一の動きブル画像から高画質のHR運動軌跡を推定することを目指している。 提案したMoTDiffは2つのキーコンポーネントで構成されている。 1 単一のぼやけた画像から抽出したマルチスケール特徴写像を条件として用いた新しい条件拡散フレームワーク 2 微粒な運動軌跡の正確な識別、運動経路の全体形状と位置の一貫した推定、及び運動軌跡に沿った画素接続を促進できる新しい訓練方法。 実験により,提案したMoTDiffは,ブラインド画像のデブロアリングと符号化された露光画像アプリケーションにおいて,最先端の手法より優れていることが示された。

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