非線形運動認識と遮蔽に強いローリングシャッターコレクションへ

本論文では、極端な遮蔽を伴う複雑な非線形および動的なシーンにおけるローリングシャッターコレクションの問題に取り組んでいます。既存の手法は主に2つの欠点に直面しています。第一に、一様速度の仮定により正確な補正フィールドの推定が困難となり、複雑な動きの下で大きな画像補正エラーが発生します。第二に、動的シーンでの激しい遮蔽は、フレーム間のアライメントと集約の固有の難しさから、現在の解決策がより良い画像品質を達成するのを妨げています。これらの課題に対処するために、ピクセルの曲線軌道を解析的にモデル化し、幾何学に基づく二次ローリングシャッターモーションソルバー（Quadratic Rolling Shutter: QRS）を提案します。この手法は個々のピクセルに対する高次補正フィールドを精密に推定します。さらに、動的シーンにおける高品質な遮蔽フレームの再構成のために、多フレームコンテキストを効果的にアライメントと集約する3DビデオアーキテクチャであるRSA2-Netを提示します。我々は幅広いカメラとビデオシーケンスに対して方法を評価し、その著しい優位性を示しました。具体的には、Carla-RS, Fastec-RS, およびBS-RSCデータセットにおいて、PSNR値でそれぞれ+4.98, +0.77, +4.33という改善を達成しています。コードはhttps://github.com/DelinQu/qrsc で公開されています。