Основные понятия
본 논문은 연속 롤링 셔터 프레임에서 직접 왜곡 흐름을 추정하여 고품질의 글로벌 셔터 이미지를 복원하는 새로운 프레임워크를 제안한다.
Аннотация
본 논문은 롤링 셔터(RS) 왜곡 이미지를 보정하기 위해 글로벌 셔터(GS) 이미지로의 왜곡 흐름을 직접 추정하는 방법을 제안한다.
- 기존 방법들은 RS에서 GS로의 언왜곡 흐름을 추정하고 이를 이용해 보정을 수행했지만, 복잡한 비선형 모션을 정확히 모델링하기 어려웠다.
- 이에 본 논문에서는 GS에서 RS로의 왜곡 흐름을 직접 추정하는 새로운 프레임워크를 제안한다.
- 먼저 글로벌 상관관계 기반의 흐름 어텐션 메커니즘을 통해 초기 왜곡 흐름과 GS 특징을 예측한다.
- 이후 점진적 정제 디코더를 통해 흐름과 GS 특징을 동시에 정제 및 업샘플링한다.
- 또한 다중 왜곡 흐름 예측 전략을 통해 정확도를 더욱 향상시킨다.
- 실험 결과, 제안 방법은 기존 최신 기법들보다 높은 효율성과 성능을 보였다.
Статистика
640 x 480 해상도의 Fastec-RS 데이터셋에서 제안 모델의 PSNR은 30.00dB, SSIM은 0.882이다.
640 x 480 해상도의 Carla-RS 데이터셋에서 제안 모델의 PSNR은 32.10dB, SSIM은 0.930이다.
실제 데이터셋 BS-RSC에서 제안 모델의 PSNR은 34.35dB, SSIM은 0.954이다.
Цитаты
"본 논문은 연속 롤링 셔터 프레임에서 직접 왜곡 흐름을 추정하여 고품질의 글로벌 셔터 이미지를 복원하는 새로운 프레임워크를 제안한다."
"기존 방법들은 RS에서 GS로의 언왜곡 흐름을 추정하고 이를 이용해 보정을 수행했지만, 복잡한 비선형 모션을 정확히 모델링하기 어려웠다."
"제안 방법은 GS에서 RS로의 왜곡 흐름을 직접 추정하여 보다 정확한 보정 결과를 얻을 수 있다."