JP2022547594A - ジョイントローリングシャッター補正及び画像ぼけ除去 - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (20)
- ローリングシャッター(RS)歪み及びぼけアーティファクトを単一入力RS及びボケ画像において共に除去するためにプロセッサで実行されるコンピュータ実装方法であって、
カメラから複数のRSぼけ画像を生成すること(801)と、
単一ビュージョイントRS補正及びぼけ除去の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練する訓練データを生成するために、構造及び動き認識RS歪み及びぼけレンダリングモジュールを用いることでGS鮮明画像、対応GS鮮明奥行きマップ、合成RSカメラの動きのセットからRSぼけ画像を合成すること(803)と、
前記単一ビュージョイントRS補正及びぼけ除去のCNNを用いることで、前記単一入力RS及びぼけ画像からRS修正及びぼけ除去画像を予測すること(805)と、
を含む方法。 - 単一ビュージョイントRS補正及びぼけ除去が、単一の順方向パスで実行される、請求項1に記載の方法。
- 訓練フェーズにおいて、前記単一ビュージョイントRS補正及びぼけ除去の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練するための合成RSぼけ画像を生成するために、前記GS鮮明画像、前記対応GS鮮明奥行きマップ、前記合成RSカメラの動きのセットのための前記構造及び動き認識RS歪み及びぼけレンダリングモジュールを用いることをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- テストフェーズにおいて、単一の順方向パスで対応RS補正及びぼけ除去画像を提供するために、前記単一ビュージョイントRS補正及びぼけ除去のCNNに前記単一RS及びぼかし画像を生成する、請求項1に記載の方法。
- 生成器ネットワークが、対応GS鮮明画像を予測する、請求項3に記載の方法。
- 識別器ネットワークが、予測されたGS鮮明画像またはグラウンドトゥルースGS鮮明画像のいずれかを取得し、その画像を「真」または「偽」のいずれかに分類する、請求項3に記載の方法。
- 前記生成器ネットワーク及び前記識別器ネットワークが、敵対的損失を介して共に訓練される、請求項6に記載の方法。
- 視覚ジオメトリ群(VGG)ネットワークの様々な層のアクティベーション間の差を最小化する、知覚的損失が追加される、請求項7に記載の方法。
- 前記生成器ネットワークは、エンコーダ及びデコーダを含み、前記エンコーダが前記単一入力RS及びぼけ画像からコンパクトなボトルネックの形式で単一ビューRS補正とぼけ除去との共有特徴を抽出し、前記デコーダが前記コンパクトなボトルネックをオリジナルの入力画像サイズにアップサンプリングする、請求項7に記載の方法。
- 単一入力ローリングシャッター(RS)及びぼけ画像におけるRS歪及びぼけアーティファクトを共に除去するための、コンピュータで読み取り可能なプログラムを有する非一時的にコンピュータで読み取り可能な記憶媒体であって、
前記コンピュータで読み取り可能なプログラムがコンピュータで実行されると、
カメラから複数のRSぼけ画像を生成すること(801)と、
単一ビュージョイントRS補正及びぼけ除去の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練する訓練データを生成するために、構造及び動き認識RS歪み及びぼけレンダリングモジュールを用いることでGS鮮明画像、対応GS鮮明奥行きマップ、合成RSカメラの動きのセットからRSぼけ画像を合成すること(803)と、
前記単一ビュージョイントRS補正及びぼけ除去のCNNを用いることで、前記単一入力RS及びぼけ画像からRS修正及びぼけ除去画像を予測すること(805)と、
を前記コンピュータに実行させるための、非一時的にコンピュータで読み取り可能な記憶媒体。 - 単一ビュージョイントRS補正及びぼけ除去が、単一の順方向パスで実行される、請求項10に記載の非一時的にコンピュータで読み取り可能な記憶媒体。
- 訓練フェーズにおいて、前記単一ビュージョイントRS補正及びぼけ除去の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練するための合成RSぼけ画像を生成するために、前記GS鮮明画像、前記対応GS鮮明奥行きマップ、前記合成RSカメラの動きのセットのための前記構造及び動き認識RS歪み及びぼけレンダリングモジュールを用いることをさらに含む、請求項10に記載の非一時的にコンピュータで読み取り可能な記憶媒体。
- テストフェーズにおいて、単一の順方向パスで対応RS補正及びぼけ除去画像を提供するために、前記単一ビュージョイントRS補正及びぼけ除去のCNNに前記単一RS及びぼかし画像を生成する、請求項10に記載の非一時的にコンピュータで読み取り可能な記憶媒体。
- 生成器ネットワークが、対応GS鮮明画像を予測する、請求項12に記載の非一時的にコンピュータで読み取り可能な記憶媒体。
- 識別器ネットワークが、予測されたGS鮮明画像またはグラウンドトゥルースGS鮮明画像のいずれかを取得し、その画像を「真」または「偽」のいずれかに分類する、請求項12に記載の非一時的にコンピュータで読み取り可能な記憶媒体。
- 前記生成器ネットワーク及び前記識別器ネットワークが、敵対的損失を介して共に訓練される、請求項15に記載の非一時的にコンピュータで読み取り可能な記憶媒体。
- 視覚ジオメトリ群(VGG)ネットワークの様々な層のアクティベーション間の差を最小化する、知覚的損失が追加される、請求項16に記載の非一時的にコンピュータで読み取り可能な記憶媒体。
- 前記生成器ネットワークは、エンコーダ及びデコーダを含み、前記エンコーダが前記単一入力RS及びぼけ画像からコンパクトなボトルネックの形式で単一ビューRS補正とぼけ除去との共有特徴を抽出し、前記デコーダが前記コンパクトなボトルネックをオリジナルの入力画像サイズにアップサンプリングする、請求項16に記載の非一時的にコンピュータで読み取り可能な記憶媒体。
- 単一入力ローリングシャッター(RS)及びぼけ画像におけるRS歪及びぼけアーティファクトを共に除去するためのシステムであって、
メモリと、
カメラから複数のRSぼけ画像を生成し(801)、
単一ビュージョイントRS補正及びぼけ除去の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練する訓練データを生成するために、構造及び動き認識RS歪み及びぼけレンダリングモジュールを用いることでGS鮮明画像、対応GS鮮明奥行きマップ、合成RSカメラの動きのセットからRSぼけ画像を合成し(803)、
前記単一ビュージョイントRS補正及びぼけ除去のCNNを用いることで、前記単一入力RS及びぼけ画像からRS修正及びぼけ除去画像を予測する(805)ように構成された、前記メモリと通信する1つまたは複数のプロセッサと、
を有するシステム。 - 生成器ネットワークが、対応GS鮮明画像を予測し、
識別器ネットワークが、予測されたGS鮮明画像またはグラウンドトゥルースGS鮮明画像のいずれかを取得し、その画像を「真」または「偽」のいずれかに分類し、
前記生成器ネットワーク及び前記識別器ネットワークが、敵対的損失を介して共に訓練され
視覚ジオメトリ群(VGG)ネットワークの様々な層のアクティベーション間の差を最小化する、知覚的損失が追加された、請求項19に記載のシステム。
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