DAVIDE：基于深度信息的视频去模糊
计算机视觉与模式识别
2024-09-04 v1
摘要
视频去模糊旨在从一系列模糊帧中恢复清晰细节。尽管深度传感器在移动设备中的应用日益增多，利用深度信息指导去模糊的潜力巨大，但深度感知去模糊研究仍有限。本文我们引入了“Depth-Aware VIdeo DEblurring”(DAVIDE)数据集，以研究深度信息在视频去模糊中的影响。该数据集包含同步的模糊、清晰和深度视频。我们探讨了深度信息如何注入到现有深度RGB视频去模糊模型中，提出了一种针对深度感知视频去模糊的强基线方法。我们的发现表明深度信息在视频去模糊中至关重要，提供了深度线索有益的应用场景。在此基础上，我们的结果显示，深度信息虽能提升去模糊性能，但当模型获得更长的时序上下文时，这一效果会逐渐减弱。项目页面：https://germanftv.github.io/DAVIDE.github.io/。
引用
@article{arxiv.2409.01274,
title = {DAVIDE: Depth-Aware Video Deblurring},
author = {German F. Torres and Jussi Kalliola and Soumya Tripathy and Erman Acar and Joni-Kristian Kämäräinen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.01274},
year = {2024}
}