Feb, 2021

基于采样的场景空间视频处理

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TL;DR本文提出了一种基于采样的新型视频处理框架，旨在实现高质量的场景空间视觉效果，通过像素采样和过滤的方法，针对深度和摄像头姿态估计不可避免的误差问题进行解决，该方法可以广泛地应用于包括降噪，去模糊，爆炸物识别等视频处理领域。
scene-space video effectspixel gathering and filteringdepth estimationcamera pose estimationvideo processing
发现论文，激发创造
  • 使用非参数抽样从视频中提取深度

    使用非参数深度采样自动生成逼真的深度图以及通过局部运动线索和光流在视频中提取深度信息的技术，可实现单幅图像和视频的深度估计和 3D 可视化。

    Dec, 2019

  • 动态场景普适视频去模糊

    提出了一种基于双向光流的能量模型，用于处理动态场景中的模糊视频，从而实现去模糊与准确光流估计。

    Jul, 2015

  • 同时进行立体视频去模糊和场景流估计

    该研究提出一种从立体视频中去除运动模糊的新方法，通过利用场景的分块平面假设和场景流信息来去除图像模糊，可显著改善光流估计和去除运动模糊的效果。

    Apr, 2017

  • SpatialTracker: 在 3D 空间中跟踪任意 2D 像素

    通过估计 3D 空间中的点轨迹以减轻由图像投影引起的问题，本研究提出了一种名为 SpatialTracker 的方法，使用单目深度估计器将 2D 像素提升为 3D，并使用三平面表示高效地呈现每帧的 3D 内容，并使用变换器进行迭代更新以估计 3D 轨迹，通过在 3D 空间中进行跟踪，充分利用几乎刚性的约束，同时学习将像素分成不同刚性部件的刚性嵌入，广泛的评估结果显示，我们的方法在定性和定量上都实现了最先进的跟踪性能，特别是在包括平面外旋转等具有挑战性的场景中。

    Apr, 2024

  • 通过高效滤波实现的非参数场景解析

    本文介绍了一种非参数方法，采用 “样本 - 筛选” 策略进行场景解析，通过图像相似性评分进行有标记的超像素抽样，并利用高效的过滤程序进行标签传输，从而使得更多有标记的样本得以应用。实验结果表明，该方法在两个基准数据集上的效果优于现有技术。

    Nov, 2015

  • 立体视频去模糊

    通过利用立体视频提供的 3D 场景流，利用局部共同点来建立准确的模糊核并利用推测的运动边界来减少环绕伪影，从而成功地去除低光条件下的视频模糊。

    Jul, 2016

  • 视频快照压缩成像的即插即用算法

    本文利用 PnP 框架开发出灵活快速的算法，用于解决视频快照 SCI 的重建问题，同时将所提出的 PnP 算法扩展到彩色 SCI 系统上，实现了对灰度、彩色视频的高质量、灵活重建。

    Jan, 2021

  • Pix2HDR：一种基于逐像素采集和深度学习的高速 HDR 视频合成方法

    通过使用像素级抽样模式和深度神经网络从动态场景中捕获高速高动态范围的视频，我们的方法在解码复杂场景时结合了像素级抽样模式的灵活性和深度神经网络的优势，大大提升了视觉系统在动态条件下的适应性和性能。

    Oct, 2023

  • 组合式视频预测

    本研究提出了一种基于场景物体的运动特征的像素级未来预测方法，采用隐式预测物体的未来状态并考虑它们之间的相互作用，通过全局轨迹水平的潜在随机变量对任务多模态进行克服，并在两个数据集上进行了实证验证。

    Aug, 2019

  • 两个手持视频相机的密集宽基线场景流

    本文提出了一种新技术，可以从两个具有不同感光属性的手持相机视频中计算出密集的场景流，并支持摄像机的独立运动和宽基线场景的计算，其方法包括基于 DAISY 描述符的基准点匹配，Laplacian 匹配修复技术和变分场景流计算。

    Sep, 2016