論文の概要: PolarVSR: A Unified Framework and Benchmark for Continuous Space-Time Polarization Video Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.10275v1
• Date: Mon, 11 May 2026 09:33:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 23:28:50.699919
• Title: PolarVSR: A Unified Framework and Benchmark for Continuous Space-Time Polarization Video Reconstruction
• Title（参考訳）: PolarVSR: 連続的な空間時間偏光ビデオ再構成のための統一フレームワークとベンチマーク
• Authors: Chenggong Li, Yidong Luo, Junchao Zhang, Boxin Shi, Degui Yang,
• Abstract要約: 線形偏光度(DoLP)や偏光角度(AoP)などの表面偏光特性の偏光画像化 既存のDoFP(Department of Focal-Plane)カメラはハードウェアのボトルネックに直面しており、高いフレームレートの取得をサポートできないことが多い。 本研究では,最初の時空間偏光ビデオ再構成アーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.44037120162351
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Polarimetric imaging captures surface polarization characteristics, such as the Degree of Linear Polarization (DoLP) and the Angle of Polarization (AoP). In mainstream Division of-Focal-Plane (DoFP) color polarization imaging, recovering polarization parameters from captured mosaic arrays remains a challenging inverse problem. Existing DoFP cameras also face hardware bottlenecks and often cannot support high-frame-rate acquisition, limiting polarimetric imaging in dynamic video tasks. These limitations motivate joint spatial and temporal enhancement. To this end, we propose the first space-time polarization video reconstruction architecture. The method jointly models polarization directions in space and time and uses a polarization-aware implicit neural representation for continuous, high-fidelity upsampling. By analyzing temporal variations in polarization parameters, we further introduce a flow-guided polarization variation loss to supervise polarization dynamics. We also establish the first large-scale color DoFP polarization video benchmark to support this research direction. Extensive experiments on this benchmark demonstrate the effectiveness of the method.
• Abstract（参考訳）: 偏光画像は、線形偏光の度合い(DoLP)や偏光の角度(AoP)などの表面偏光特性を捉えている。 メインストリームのDoFPカラー偏光イメージングでは、捕獲されたモザイクアレイから偏光パラメータを回収することが困難な逆問題である。 既存のDoFPカメラもハードウェアのボトルネックに直面しており、しばしばハイフレームの取得をサポートしない。 これらの制限は、関節の空間的および時間的拡張を動機付ける。 そこで本研究では,最初の時空間偏光ビデオ再構成アーキテクチャを提案する。 この方法は、空間と時間における偏極方向を共同でモデル化し、連続した高忠実なアップサンプリングのために偏極を意識した暗黙のニューラル表現を使用する。 偏光パラメータの時間的変動を解析することにより、偏光ダイナミクスを監督するフロー誘導偏光変動損失をさらに導入する。 また、この研究の方向性をサポートするために、最初の大規模カラーDoFP偏光ビデオベンチマークを構築した。 本ベンチマークでは,本手法の有効性を実証した。

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