Apr, 2023

使用光流和 PatchMatch 的手持相机输入曝光融合

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TL;DR提出了一种适用于手持相机拍摄的多曝光图像融合的混合合成方法，该方法结合了光流和 PatchMatch 对图像运动、失配问题进行处理，能够有效地去除模糊或幽灵伪影等缺陷并保持原有的曝光信息。实验证明，该方法在处理静态 / 动态、室内 / 室外、白天 / 黑夜等复杂场景中具有较高的有效性和鲁棒性。
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发现论文，激发创造
  • 基于单应矩阵估计和注意力学习的深度曝光融合去重影技术

    本文提出使用深度神经网络结合单一曝光下多图像曝光融合技术来解决现代相机的动态范围限制问题，并在手机摄影实验中获得了高质量的图像。

    Apr, 2020

  • 多帧光流估计的融合方法

    本文提出了一种简单而有效的多帧光流估计的融合方法，该方法利用了长期的时间线索，首先将前几帧的光流投影到当前帧，然后将这些光流之间携带的互补信息融合为一个新的光流场，并在 MPI Sintel 和 KITTI 2015 基准测试中排名第一。

    Oct, 2018

  • 图像高密度瞬时对齐通过相机位姿和深度估计

    本文介绍了一种新颖的方法来对手持相机拍摄的图像进行细微对齐。与传统的技术不同，该算法通过优化每个像素的摄像机运动、表面深度和方向来建立密集对应关系。这种方法改善了在具有视差挑战的情况下的对齐效果。通过对具有小型或短小基线的合成连拍进行广泛实验证明，在该环境中，该方法优于当今最佳的光流方法，而且无需任何训练。除了改进对齐效果，我们的方法还为深度估计和 3D 重建等其他图像处理任务打开了新的可能性，并取得了有希望的初步结果，使我们的方法成为各种连拍图像处理应用的多功能工具。

    Dec, 2023

  • 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

  • 快速多帧立体场景流与运动分割

    本研究提出了一种新的多帧场景流计算方法，包括景深和光流以及相机自运动，同时从移动立体相机中观察动态场景，并将移动对象与固定场景分割开来。该技术在立体匹配和视觉里程计中使用独特的策略，融合移动目标的光流信息和相机基于运动流的信息来提高场景深度和相机自运动估计的精度和效率。

    Jul, 2017

  • 全帧视频稳定的混合神经融合

    本研究提出了一种帧综合算法实现了全帧视频稳定，该方法通过估计密集的变形场，并通过融合变形内容生成稳定的帧，该方法通过基于学习的混合空间融合减轻了由光流不精确和快速移动物体导致的伪影，并通过 NUS、自拍和 DeepStab 视频数据集验证了该方法的有效性，实验结果表明其优于先前的视频稳定方法。

    Feb, 2021

  • 使用事件相机进行单张图像的光流估计

    该研究探讨了如何利用事件相机和模糊图像进行光流估计，提出了一种基于事件相机和模糊图像的光流估计算法，并通过实验验证了该算法的优越性。

    Apr, 2020

  • 基于场景分割的多曝光图像融合亮度调整

    本文提出了一种新颖的多曝光图像融合的亮度调整方法，该方法基于亮度分布提出了两种新颖的场景分割方法。实验结果表明，该方法可以在给定不理想输入时生成高质量的图像，并且在多个评测指标上优于其他最先进的方法。

    Mar, 2019

  • 基于实例遮挡处理的局部参数候选聚合光流算法

    提出采用两步聚合范式来解决在视频序列中计算光流时存在的位移、运动细节和遮挡问题，并对其进行实验验证，证明其在计算机视觉基准测试中取得了最先进的结果，尤其是在位移和遮挡的情况下表现出显著的提升。

    Jul, 2014

  • DIP: 高分辨率光流的深度反演 Patchmatch

    本论文提出了一种基于 Patchmatch 的深度学习光流方法，通过传播和局部搜索获得高精度结果，并提出了一种新的反向传播方法来减少计算复杂度，实验证明该方法在 KTTI2015 基准测试上排名第一，在 Sintel 干净基准测试上排名第二，以较少的内存消耗在高分辨率数据集 DAVIS 上得到良好的细节保留结果。

    Apr, 2022