FlexHDR:柔軟なHDRイメージングに対するアラインメントと曝露不確実性のモデリング【JST・京大機械翻訳】

Catley-Chandar Sibi; Tanay Thomas; Vandroux Lucas; Leonardis Ales; Slabaugh Gregory; Perez-Pellitero Eduardo

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202214227362167 整理番号：22P0024862

FlexHDR:柔軟なHDRイメージングに対するアラインメントと曝露不確実性のモデリング【JST・京大機械翻訳】

FlexHDR: Modelling Alignment and Exposure Uncertainties for Flexible HDR Imaging

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発行年： 2022年01月07日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年09月12日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

高ダイナミックレンジ(HDR)イメージングは,現代のデジタル写真パイプラインにおいて基本的に重要である,そして,画像を通して変化する照明にもかかわらず,よく露出された領域を有する高品質写真を作り出すために使用された。これは,異なる曝露で撮影された多重低ダイナミックレンジ(LDR)画像を併合することによって典型的に達成される。しかし,あまり補償されていない運動による過曝露領域とミスアラインメント誤差はゴーストのようなアーチファクトをもたらす。本論文では,高品質HDR結果を生成するために,アラインメントと曝露の不確実性を特異的にモデル化する新しいHDRイメージング技術を提示する。フレームを単一高品質HDR画像にロバストに併合する,HDR認識,不確実性駆動注意マップを用いて,アラインメントと露光信頼性を共同で調整し,評価する戦略を導入した。さらに,置換不変方式で任意の数のLDR画像を柔軟に併合できる,進行性で多段階画像融合アプローチを導入した。実験結果は,著者らの方法が,最高1.1dBのPSNR改善と,より良い詳細,色,およびより少ないアーチファクトに関する主観的改良によって,より良い品質HDR画像を作り出すことができることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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