초록
장거리 시계열 정렬은 영상 복원 작업에서 핵심적이지만 동시에 도전적인 과제이다. 최근 일부 연구에서는 장거리 정렬을 여러 하위 정렬로 나누어 점진적으로 처리하는 방식을 시도하고 있다. 이러한 접근은 원거리 대응 관계를 효과적으로 모델링하는 데 도움이 되지만, 정렬 결과가 순차적으로 전파되면서 오차 누적이 불가피하다는 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해, 하위 정렬을 점진적으로 정밀화하는 새로운 일반화 가능한 반복적 정렬 모듈을 제안한다. 이 모듈은 보다 정확한 운동 보정을 가능하게 한다. 또한 정렬 정확도와 시계열 일관성을 further 향상시키기 위해, 공간적으로 각 근접 프레임의 중요도를 적응적으로 평가하여 집계하는 비파라메트릭 재가중 방식을 개발하였다. 제안된 전략들을 통해 본 모델은 영상 초해상도 복원, 노이즈 제거, 흐림 제거 등 다양한 영상 복원 작업에서 여러 벤치마크에서 최신 기술 수준(SOTA)의 성능을 달성하였다. 본 연구의 프로젝트는 \url{https://github.com/redrock303/Revisiting-Temporal-Alignment-for-Video-Restoration.git} 에 공개되어 있다.