論文の概要: Sky Optimization: Semantically aware image processing of skies in low-light photography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.10172v1
• Date: Mon, 15 Jun 2020 20:19:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-21 05:03:16.309359
• Title: Sky Optimization: Semantically aware image processing of skies in low-light photography
• Title（参考訳）: スカイ・オプティマイゼーション:低照度撮影における空のセマンティックな画像処理
• Authors: Orly Liba, Longqi Cai, Yun-Ta Tsai, Elad Eban, Yair Movshovitz-Attias, Yael Pritch, Huizhong Chen, Jonathan T. Barron
• Abstract要約: 本稿では,カメラパイプラインの一部として動作し,正確なスカイアルファマスクを作成する自動化手法を提案する。 本手法は,モバイル端末上での1枚の画像あたり50秒未満で,エンドツーエンドの空の最適化を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.37385679374474
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The sky is a major component of the appearance of a photograph, and its color and tone can strongly influence the mood of a picture. In nighttime photography, the sky can also suffer from noise and color artifacts. For this reason, there is a strong desire to process the sky in isolation from the rest of the scene to achieve an optimal look. In this work, we propose an automated method, which can run as a part of a camera pipeline, for creating accurate sky alpha-masks and using them to improve the appearance of the sky. Our method performs end-to-end sky optimization in less than half a second per image on a mobile device. We introduce a method for creating an accurate sky-mask dataset that is based on partially annotated images that are inpainted and refined by our modified weighted guided filter. We use this dataset to train a neural network for semantic sky segmentation. Due to the compute and power constraints of mobile devices, sky segmentation is performed at a low image resolution. Our modified weighted guided filter is used for edge-aware upsampling to resize the alpha-mask to a higher resolution. With this detailed mask we automatically apply post-processing steps to the sky in isolation, such as automatic spatially varying white-balance, brightness adjustments, contrast enhancement, and noise reduction.
• Abstract（参考訳）: 空は写真の外観の主要な要素であり、その色とトーンは写真の気分に強く影響を与える。 夜間の撮影では、空はノイズや色のアーティファクトに苦しむこともある。 そのため、シーンの他の部分から切り離して、最適な外観を実現するために、空を処理したいという強い願望がある。 本研究では,カメラパイプラインの一部として動作し,正確な空アルファマスクを作成し,それを用いて空面の外観を改善する自動手法を提案する。 本手法は,モバイルデバイス上で半秒未満でエンドツーエンドスカイ最適化を行う。 そこで本研究では,改良重み付きガイドフィルタによる部分注釈画像に基づく,高精度なsky-maskデータセットの作成法を提案する。 このデータセットを使用して、セマンティックスカイセグメンテーションのためのニューラルネットワークをトレーニングします。 モバイルデバイスの計算と電力制約のため、スカイセグメンテーションは低解像度で実行される。 改良した重み付きガイドフィルタを用いて,αマスクを高解像度化するためにエッジアウェアアップサンプリングを行った。 この詳細なマスクにより、空間的に変化するホワイトバランスの自動調整、明るさ調整、コントラスト強調、ノイズ低減など、空に自動的に処理ステップを適用する。

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