基于旋转双像素模糊核的多视角运动合成
计算机视觉与模式识别
2021-11-16 v1
摘要
人像模式在智能手机相机上已广泛提供，以增强摄影体验。人像模式所拍摄图像应用的主要效果之一是合成浅景深（DoF）。合成景深（或散景效果）选择性地模糊图像中的区域，以模拟使用大镜头与宽光圈的效果。此外，许多应用现在引入了新图像运动属性（NIMAT）来模拟背景运动，其中运动与每个像素的估计深度相关。在这项工作中，我们遵循渲染 NIMAT 效果的趋势，通过对人像模式中的模糊合成过程进行修改来引入该方法。具体而言，我们的修改通过应用旋转模糊核，能够从单幅图像高质量地合成多视角散景。给定合成的多视角图像，我们可以生成类似于 NIMAT 效果的具有美学真实感的图像运动。我们与原版 NIMAT 效果及其他类似图像运动（如 Facebook 3D 图像）进行了定性比较来验证我们的方法。我们的图像运动展示了平滑的视角过渡，且在物体边界周围伪影更少。
引用
@article{arxiv.2111.07837,
title = {Multi-View Motion Synthesis via Applying Rotated Dual-Pixel Blur Kernels},
author = {Abdullah Abuolaim and Mahmoud Afifi and Michael S. Brown},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.07837},
year = {2021}
}