基于中间畸变流估计的滚动快门校正
提出通过直接估计从全局快门（GS）到滚动快门（RS）的失真，来校正滚动快门（SS）失真的图像。现有的方法通常使用从RS到GS的未失真流进行校正。它们最初从连续的RS帧预测流，随后使用时间相关的缩放因子将其重新缩放为从RS帧到底层GS图像的位移效应。在此之后，采用RS感知的前向扭曲，将RS图像转换为其GS对应物。然而，这种策略有两个缺点。首先，由于复杂的非线性运动特性，仅通过线性缩放流就会使未失真的流估计变得不准确。其次，RS感知的前向扭曲通常会导致不可避免的伪影。为了解决这些局限性，引入了一种新的框架，该框架直接估计失真流，并通过向后扭曲操作对RS图像进行校正。更具体地说，首先提出了一种基于全局相关性的流注意机制，用于联合估计初始失真流和GS特征，然后由以下粗略到精细解码器层进行重构。此外，还集成了多失真流预测策略，以进一步缓解流估计不准确的问题。实验结果验证了所提出方法的有效性，该方法在各种基准测试中表现优于最先进的方法，同时保持了高效率。
基于中间畸变流估计的滚动快门校正改进方法，如图4-24所示。
图4-24 基于中间畸变流估计的滚动快门校正改进方法
在图4-24中，（a）概述和关键组件（b）、（c）的详细架构。模型直接预测了有效和高质量RSC的失真。
