Event-based Video Frame Interpolation with Edge Guided Motion Refinement
作者: Yuhan Liu, Yongjian Deng, Hao Chen, Bochen Xie, Youfu Li, Zhen Yang
分类: cs.CV
发布日期: 2024-04-28
💡 一句话要点
提出EGMR以解决事件驱动视频帧插值中的边缘信息利用不足问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 视频帧插值 事件相机 边缘特征 光流估计 多模态融合 遮挡问题 深度学习
📋 核心要点
- 现有的事件驱动视频帧插值方法未能充分利用事件数据在边缘特征上的高置信度，导致光流估计和扭曲细化效果不佳。
- 本文提出了一种新颖的EGMR方法，通过边缘引导注意力模块有效整合事件信号中的边缘特征，提升运动流和扭曲的精确度。
- 在合成和真实数据集上的实验结果表明，EGMR方法显著提高了视频帧插值的质量，展示了其在实际应用中的潜力。
📝 摘要（中文）
视频帧插值是合成连续视频帧之间中间帧的过程，近年来在事件相机的应用下取得了显著进展。这些传感器以微秒级的时间分辨率提供精确的运动线索，填补帧之间的信息空白。然而，现有的事件驱动视频帧插值技术往往忽视了事件数据在多模态特征融合中主要提供高置信度边缘特征的事实，从而降低了事件信号在光流估计和扭曲细化中的作用。为了解决这一问题，本文提出了一种端到端的事件驱动视频帧插值学习方法（EGMR），有效利用事件信号中的边缘特征进行运动流和扭曲增强。我们引入了边缘引导注意力模块（EGA），通过基于多模态特征的局部相关性进行注意力聚合，修正估计的视频运动。此外，考虑到事件数据可以在连续帧之间提供准确的视觉参考，我们引入了基于事件数据学习的可见性图，以自适应地缓解扭曲细化过程中的遮挡问题。大量在合成和真实数据集上的实验表明，所提出的方法具有较高的插值质量。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有事件驱动视频帧插值技术在光流估计和扭曲细化中未能充分利用事件数据边缘特征的问题。现有方法往往忽视事件信号在边缘区域的高置信度特征，导致插值效果不理想。
核心思路：EGMR方法的核心思想是通过引入边缘引导注意力模块（EGA），利用事件信号中的边缘特征进行运动流和扭曲的增强。该模块通过多模态特征的局部相关性进行注意力聚合，从而修正视频运动的估计。
技术框架：EGMR的整体架构包括数据输入、边缘引导注意力模块、运动流估计、扭曲细化和可见性图生成等主要模块。该方法采用粗到细的策略，逐步提升插值质量。
关键创新：本文的主要创新在于引入了边缘引导注意力模块，显著提升了事件数据在光流估计中的作用，与现有方法相比，充分利用了边缘特征的高置信度信息。
关键设计：EGMR采用了特定的损失函数来优化运动流和扭曲的精确度，同时设计了适应性可见性图以解决遮挡问题。网络结构上，EGA模块通过多层次特征融合实现了高效的运动修正。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，EGMR在多个数据集上相较于基线方法提升了插值质量，具体表现为PSNR和SSIM指标均有显著提高，尤其在处理复杂场景时，插值效果更为明显，展示了该方法的有效性和优越性。
🎯 应用场景
该研究具有广泛的应用潜力，尤其在视频编辑、虚拟现实和增强现实等领域。通过提高视频帧插值的质量，EGMR可以为实时视频处理和高质量视频生成提供更好的解决方案，推动相关技术的发展。
📄 摘要（原文）
Video frame interpolation, the process of synthesizing intermediate frames between sequential video frames, has made remarkable progress with the use of event cameras. These sensors, with microsecond-level temporal resolution, fill information gaps between frames by providing precise motion cues. However, contemporary Event-Based Video Frame Interpolation (E-VFI) techniques often neglect the fact that event data primarily supply high-confidence features at scene edges during multi-modal feature fusion, thereby diminishing the role of event signals in optical flow (OF) estimation and warping refinement. To address this overlooked aspect, we introduce an end-to-end E-VFI learning method (referred to as EGMR) to efficiently utilize edge features from event signals for motion flow and warping enhancement. Our method incorporates an Edge Guided Attentive (EGA) module, which rectifies estimated video motion through attentive aggregation based on the local correlation of multi-modal features in a coarse-to-fine strategy. Moreover, given that event data can provide accurate visual references at scene edges between consecutive frames, we introduce a learned visibility map derived from event data to adaptively mitigate the occlusion problem in the warping refinement process. Extensive experiments on both synthetic and real datasets show the effectiveness of the proposed approach, demonstrating its potential for higher quality video frame interpolation.