Fine Dense Alignment of Image Bursts through Camera Pose and Depth Estimation
作者: Bruno Lecouat, Yann Dubois de Mont-Marin, Théo Bodrito, Julien Mairal, Jean Ponce
分类: cs.CV
发布日期: 2023-12-08
💡 一句话要点
提出一种通过相机位姿和深度估计实现图像序列精细稠密对齐的方法
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 图像序列对齐 相机位姿估计 深度估计 稠密对应 图像恢复
📋 核心要点
- 传统图像序列对齐方法在视差较大时表现不佳，难以建立精确的像素级对应关系。
- 该方法通过联合优化相机位姿和像素级深度信息，直接建立图像间的稠密对应关系。
- 实验表明，该方法在小基线图像序列对齐任务上超越了现有光流方法，且无需训练。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种对手持相机拍摄的图像序列进行精细对齐的新方法。与估计帧对之间二维变换或依赖离散对应关系的传统技术不同，该算法通过优化相机运动以及每个像素点的表面深度和方向来建立稠密对应关系。这种方法改进了对齐效果，尤其是在存在视差挑战的场景中。对具有小甚至极小基线的合成图像序列进行的大量实验表明，在无需任何训练的情况下，该方法优于目前最好的光流方法。除了增强对齐效果外，我们的方法还为简单的图像恢复之外的任务开辟了道路，例如深度估计和3D重建，初步结果令人鼓舞。这使得我们的方法成为各种图像序列处理应用的多功能工具。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决手持相机拍摄的图像序列的精细对齐问题。现有方法，如基于二维变换或离散特征匹配的方法，在存在视差的情况下难以建立准确的像素级对应关系，导致对齐精度不足。尤其是在小基线情况下，这种问题更加突出。
核心思路：论文的核心思路是同时估计相机的运动和场景的深度信息，从而建立图像之间的稠密对应关系。通过优化相机位姿和每个像素的深度与方向，可以更准确地对齐图像，尤其是在存在视差的情况下。这种联合优化避免了传统方法中先估计相机运动再进行图像对齐的pipeline，从而减少了误差累积。
技术框架：该方法的主要流程如下：首先，输入图像序列。然后，初始化相机位姿和场景深度。接着，通过迭代优化相机位姿和深度信息，建立图像间的稠密对应关系。优化过程基于一个能量函数，该能量函数同时考虑了图像间的相似性、相机运动的平滑性以及深度的平滑性。最后，利用估计的相机位姿和深度信息，对图像进行对齐。
关键创新：该方法最重要的创新点在于联合优化相机位姿和像素级深度信息，从而直接建立图像间的稠密对应关系。与传统方法相比，该方法不需要先进行特征提取和匹配，而是直接在像素级别进行优化，从而提高了对齐精度。此外，该方法不需要任何训练数据，具有较强的泛化能力。
关键设计：该方法使用一个能量函数来联合优化相机位姿和深度信息。能量函数包含三个主要部分：数据项、相机运动平滑项和深度平滑项。数据项衡量图像间的相似性，通常使用光度一致性或梯度一致性。相机运动平滑项约束相机运动的平滑性，通常使用相邻帧之间的位姿差异作为惩罚项。深度平滑项约束深度的平滑性，通常使用相邻像素之间的深度差异作为惩罚项。能量函数的具体形式和参数设置会影响最终的对齐效果。
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在合成数据集上优于现有的光流方法，尤其是在小基线情况下。该方法在对齐精度上取得了显著提升，并且不需要任何训练数据。此外，初步实验结果表明，该方法还可以用于深度估计和三维重建，具有很大的潜力。具体性能数据未知，但摘要强调了超越现有光流方法的结论。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多种图像处理领域，如图像超分辨率重建、图像去模糊、三维重建、虚拟现实和增强现实等。通过精确的图像对齐，可以提高这些应用的效果和质量。例如，在图像超分辨率重建中，更精确的对齐可以减少伪影，提高重建图像的清晰度。在三维重建中，更准确的深度估计可以提高重建模型的精度。
📄 摘要（原文）
This paper introduces a novel approach to the fine alignment of images in a burst captured by a handheld camera. In contrast to traditional techniques that estimate two-dimensional transformations between frame pairs or rely on discrete correspondences, the proposed algorithm establishes dense correspondences by optimizing both the camera motion and surface depth and orientation at every pixel. This approach improves alignment, particularly in scenarios with parallax challenges. Extensive experiments with synthetic bursts featuring small and even tiny baselines demonstrate that it outperforms the best optical flow methods available today in this setting, without requiring any training. Beyond enhanced alignment, our method opens avenues for tasks beyond simple image restoration, such as depth estimation and 3D reconstruction, as supported by promising preliminary results. This positions our approach as a versatile tool for various burst image processing applications.