UDC-VIT：面向Under-Display摄像头的真实视频数据集
计算机视觉与模式识别
2025-08-05 v2
摘要
尽管Under-Display摄像头(UDC)是一种先进的成像系统，但显示面板显著ieges捕获的图像或视频，引入低透射率、模糊、噪声和晕影等问题。针对UDC的复杂退化问题（包括多样化晕影模式），面临着巨大的挑战。然而，目前尚无包含真实世界UDC退化视频的数据集。本文提出一种真实的UDC视频数据集，命名为UDC-VIT。与现有数据集不同，UDC-VIT仅包含面部识别所需的人类动作。我们提出一种视频捕获系统，同时获取干净的UDC退化视频与原始视频。随后，我们采用离散傅里叶变换(DFT)逐帧对捕获的视频对齐。我们比较UDC-VIT与六个典型UDC静默图像数据集和两个现有的UDC视频数据集。使用六个深度学习模型，我们对比UDC-VIT与现有的合成UDC视频数据集。结果表明，基于早期合成UDC视频数据集训练的模型在实际UDC退化视频中并不有效。我们还通过评估面部识别准确率与PSNR、SSIM和LPIPS分数的关系，展示了有效UDC恢复的重要性。UDC-VIT已在官方GitHub仓库中提供。
引用
@article{arxiv.2501.18545,
title = {UDC-VIT: A Real-World Video Dataset for Under-Display Cameras},
author = {Kyusu Ahn and JiSoo Kim and Sangik Lee and HyunGyu Lee and Byeonghyun Ko and Chanwoo Park and Jaejin Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.18545},
year = {2025}
}