論文の概要: Robust Fundamental Matrix Estimation from Single Image Motion Blur

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.01552v1
• Date: Sat, 02 May 2026 17:40:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:49.828483
• Title: Robust Fundamental Matrix Estimation from Single Image Motion Blur
• Title（参考訳）: シングルイメージモーションブラジャーによるロバスト基本行列推定
• Authors: Bao-Long Tran, Per-Erik Forssén, Fredrik Viksten,
• Abstract要約: 一つの動きのぼやけた画像から基本行列を抽出する。 カメラ露出ウィンドウ内の2つのタイムインスタンス間の対応性を確立することの実現可能性を示す。 提案手法は,1フレームから3次元カメラの動きを符号化する基本行列を推定できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2972104025246092
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce a challenging task: extracting a fundamental matrix from a single motion blurred image. For a camera moving in 3D during exposure, the smear paths in the blurry image contain cues and constraints on this motion. We demonstrate the feasibility of establishing correspondences between two time instances within the camera exposure window, and that these can be used to robustly infer a fundamental matrix, which summarizes the motion of the camera during the exposure time. The inferred fundamental matrix is unique up to a transpose, corresponding to an ambiguity of the direction of time. Due to this per-smear ambiguity, classic methods, such as the 8-point algorithm, are no longer usable. The proposed method modifies the estimation to work on time-direction ambiguous correspondences. To improve the robustness of the fundamental matrix estimation, we also propose to incorporate an uncertainty measurement in smear pattern prediction and use it in the sampling process of the estimator. Experiments on synthetic and real-world motion-blur datasets demonstrate that our approach is able to estimate the fundamental matrix encoding the 3D camera motion, from single frames. Practical applicability is demonstrated on the downstream task of motion segmentation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,1つの動きのぼやけた画像から基本行列を抽出する,という課題を紹介する。 露出中に3Dで移動するカメラの場合、ぼやけた画像のスミアパスには、この動きの手がかりと制約が含まれている。 本稿では、カメラ露出ウィンドウ内の2つの時間インスタンス間の対応性を確立する可能性を示し、露出時間におけるカメラの動作を要約した基本行列を強く推測するために使用できることを示す。 推定された基本行列は、時間方向のあいまいさに対応する転置点まで一意である。 このスミア毎の曖昧さのため、8点アルゴリズムのような古典的な手法はもはや使用できない。 提案手法は,時間方向の不明瞭な対応に対する作業の見積を改良する。 また, 基本行列推定のロバスト性を改善するため, スミアパターン予測に不確実性の測定を取り入れ, 推定器のサンプリングプロセスに利用することを提案する。 合成および実世界のモーションブルーデータセットの実験は、我々の手法が1フレームから3次元カメラの動きを符号化する基本的な行列を推定できることを実証している。 動作セグメンテーションの下流タスクに実用性を示す。

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