비선형 운동 인식 및 가림에 강한 롤링 셔터 보정 향해

본 논문은 복잡한 비선형 및 동적 장면에서 극단적인 가림 현상이 있는 롤링 셔터 보정 문제를 다룹니다. 기존 방법들은 두 가지 주요 단점으로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 첫째, 일정한 속도 가정으로 인해 정확한 보정 필드 추정에 어려움이 있어 복잡한 움직임 하에서 이미지 보정 오류가 크게 발생합니다. 둘째, 동적 장면에서의 극심한 가림 현상은 여러 프레임을 정렬하고 통합하는 본질적인 어려움 때문에 현재 해결책들이 더 나은 이미지 품질을 달성하지 못하게 합니다. 이러한 도전 과제를 해결하기 위해, 우리는 픽셀의 곡선 궤도를 해석적으로 모델링하고 기하학적 접근 방식을 기반으로 하는 이차 롤링 셔터(QRS) 운동 해결기를 제안하여 개별 픽셀의 고차 보정 필드를 정확히 추정합니다. 또한, 동적 장면에서 고품질 가림 프레임을 재구성하기 위해, 여러 프레임 컨텍스트를 효과적으로 정렬하고 통합하는 3D 비디오 아키텍처인 RSA2-Net을 제시합니다. 우리는 다양한 카메라와 비디오 시퀀스에 걸쳐 본 방법론을 평가하여 그 우수성을 입증하였습니다. 특히, 본 방법론은 Carla-RS, Fastec-RS, BS-RSC 데이터셋에서 각각 +4.98, +0.77, +4.33의 PSNR(피크 신호 대 잡음비) 향상을 보여주며 최신 연구 결과를 크게 능가합니다. 코드는 https://github.com/DelinQu/qrsc에서 제공됩니다.