論文の概要: Benchmarking and Comparing Multi-exposure Image Fusion Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.15156v1
• Date: Thu, 30 Jul 2020 00:19:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-05 14:42:41.884585
• Title: Benchmarking and Comparing Multi-exposure Image Fusion Algorithms
• Title（参考訳）: マルチ露光画像融合アルゴリズムのベンチマークと比較
• Authors: Xingchen Zhang
• Abstract要約: 本稿では,マルチ露光画像融合(MEFB)のためのベンチマークを提案する。 MEFBは100のイメージペア、16のアルゴリズムのライブラリ、20の評価指標、1600の融合画像、ソフトウェアツールキットからなる。 我々の知る限りでは、これはマルチ露光画像融合分野における最初のベンチマークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7615719708691673
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-exposure image fusion (MEF) is an important area in computer vision and has attracted increasing interests in recent years. Apart from conventional algorithms, deep learning techniques have also been applied to multi-exposure image fusion. However, although much efforts have been made on developing MEF algorithms, the lack of benchmark makes it difficult to perform fair and comprehensive performance comparison among MEF algorithms, thus significantly hindering the development of this field. In this paper, we fill this gap by proposing a benchmark for multi-exposure image fusion (MEFB) which consists of a test set of 100 image pairs, a code library of 16 algorithms, 20 evaluation metrics, 1600 fused images and a software toolkit. To the best of our knowledge, this is the first benchmark in the field of multi-exposure image fusion. Extensive experiments have been conducted using MEFB for comprehensive performance evaluation and for identifying effective algorithms. We expect that MEFB will serve as an effective platform for researchers to compare performances and investigate MEF algorithms.
• Abstract（参考訳）: マルチ露光画像融合(MEF)はコンピュータビジョンにおいて重要な分野であり,近年は注目されている。 従来のアルゴリズムとは別に、深層学習技術もマルチ露光画像融合に適用されている。 しかし、MEFアルゴリズムの開発に多くの努力がなされているが、ベンチマークの欠如により、MEFアルゴリズムの公平かつ包括的な性能比較が困難になり、この分野の開発を著しく妨げている。 本稿では,100個の画像ペア,16個のアルゴリズムのコードライブラリ,20個の評価指標,1600個の融合画像,ソフトウェアツールキットからなるマルチエクスポージャ画像融合(mefb)のためのベンチマークを提案することで,このギャップを埋める。 我々の知る限りでは、これはマルチ露光画像融合分野における最初のベンチマークである。 総合的な性能評価と有効なアルゴリズムの同定にMEFBを用いて大規模な実験を行った。 我々は、MEFBが、研究者が性能を比較し、MEFアルゴリズムを調べるための効果的なプラットフォームになることを期待している。

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