論文の概要: Optimal HDR and Depth from Dual Cameras

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.05907v1
• Date: Thu, 12 Mar 2020 17:14:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 15:34:54.926372
• Title: Optimal HDR and Depth from Dual Cameras
• Title（参考訳）: デュアルカメラからの最適HDRと深さ
• Authors: Pradyumna Chari, Anil Kumar Vadathya, Kaushik Mitra
• Abstract要約: デュアルカメラシステムを用いてシーンHDRと不均質マップを撮影するための最適手法を探索する。 最適なキャプチャーシーケンスは、他のキャプチャーよりも優れた結果をもたらすことを実証する。 我々は,1台のカメラから撮影した高密度画像からなるステレオHDRデータセットを初めて提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.31448635476334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dual camera systems have assisted in the proliferation of various applications, such as optical zoom, low-light imaging and High Dynamic Range (HDR) imaging. In this work, we explore an optimal method for capturing the scene HDR and disparity map using dual camera setups. Hasinoff et al. (2010) have developed a noise optimal framework for HDR capture from a single camera. We generalize this to the dual camera set-up for estimating both HDR and disparity map. It may seem that dual camera systems can capture HDR in a shorter time. However, disparity estimation is a necessary step, which requires overlap among the images captured by the two cameras. This may lead to an increase in the capture time. To address this conflicting requirement, we propose a novel framework to find the optimal exposure and ISO sequence by minimizing the capture time under the constraints of an upper bound on the disparity error and a lower bound on the per-exposure SNR. We show that the resulting optimization problem is non-convex in general and propose an appropriate initialization technique. To obtain the HDR and disparity map from the optimal capture sequence, we propose a pipeline which alternates between estimating the camera ICRFs and the scene disparity map. We demonstrate that our optimal capture sequence leads to better results than other possible capture sequences. Our results are also close to those obtained by capturing the full stereo stack spanning the entire dynamic range. Finally, we present for the first time a stereo HDR dataset consisting of dense ISO and exposure stack captured from a smartphone dual camera. The dataset consists of 6 scenes, with an average of 142 exposure-ISO image sequence per scene.
• Abstract（参考訳）: デュアルカメラシステムは、光学ズーム、低光度撮像、高ダイナミックレンジ(hdr)撮像などの様々な応用の拡散を補助している。 本研究では,デュアルカメラを用いたシーンhdrと不均等マップの最適撮影法について検討する。 Hasinoffら (2010) は、単一カメラからのHDRキャプチャーのためのノイズ最適フレームワークを開発した。 これをデュアルカメラに一般化し、hdrとdisparity mapの両方を推定する。 デュアルカメラシステムは、HDRを短時間で捉えることができるようだ。 しかし、この2つのカメラが捉えた画像間で重なり合う必要があるため、差分推定は必要なステップである。 これは捕獲時間の増加につながる可能性がある。 この矛盾する要件に対処するために,各露光SNR上の上限値と下限値の制約条件下での捕捉時間を最小化し,最適な露光とISOシーケンスを見つけるための新しい枠組みを提案する。 結果、最適化問題は一般には非凸であり、適切な初期化手法を提案する。 最適なキャプチャシーケンスからHDRと不均質マップを得るために,カメラICRFとシーン不均質マップを交互に推定するパイプラインを提案する。 最適なキャプチャシーケンスは、他の可能なキャプチャシーケンスよりも優れた結果をもたらすことを示す。 我々の結果は、動的範囲全体にまたがる全ステレオスタックをキャプチャすることで得られるものに近い。 最後に、スマートフォンのデュアルカメラから撮影された高密度isoと露光スタックからなるステレオhdrデータセットを初めて紹介する。 データセットは6つのシーンで構成され、平均142の露光ISO画像シーケンスがある。

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