論文の概要: PAS-MEF: Multi-exposure image fusion based on principal component analysis, adaptive well-exposedness and saliency map

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.11809v1
• Date: Tue, 25 May 2021 10:22:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-26 14:05:49.030521
• Title: PAS-MEF: Multi-exposure image fusion based on principal component analysis, adaptive well-exposedness and saliency map
• Title（参考訳）: PAS-MEF:主成分分析に基づくマルチ露光画像融合、適応的ウェルエクスプロイトネス、サリエンシマップ
• Authors: Diclehan Karakaya, Oguzhan Ulucan, Mehmet Turkan
• Abstract要約: 通常の低ダイナミックレンジ(LDR)キャプチャ/表示装置では、大きなダイナミックレンジの自然シーンのため、画像に重要な詳細が保存されない場合がある。 本研究では, 簡便かつ効果的な重み抽出法を用いて, 効率的なマルチ露光融合(MEF)手法を提案する。 既存の手法と実験的に比較した結果,提案手法は非常に強い統計的および視覚的結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: High dynamic range (HDR) imaging enables to immortalize natural scenes similar to the way that they are perceived by human observers. With regular low dynamic range (LDR) capture/display devices, significant details may not be preserved in images due to the huge dynamic range of natural scenes. To minimize the information loss and produce high quality HDR-like images for LDR screens, this study proposes an efficient multi-exposure fusion (MEF) approach with a simple yet effective weight extraction method relying on principal component analysis, adaptive well-exposedness and saliency maps. These weight maps are later refined through a guided filter and the fusion is carried out by employing a pyramidal decomposition. Experimental comparisons with existing techniques demonstrate that the proposed method produces very strong statistical and visual results.
• Abstract（参考訳）: 高ダイナミックレンジ(HDR)イメージングは、人間の観察者によって知覚されるように自然のシーンを不滅にすることができる。 通常の低ダイナミックレンジ(LDR)キャプチャ/表示装置では、大きなダイナミックレンジの自然シーンのため、画像に重要な詳細が保存されない場合がある。 本研究は,ldr画面における情報損失を最小限に抑え,高品質なhdrライクな画像を生成するため,主成分分析,適応的露出度,塩分マップに基づく簡易かつ効果的な重み抽出手法を提案する。 これらの重みマップは後に誘導フィルタによって洗練され、ピラミッド分解を用いて融合される。 既存の手法と実験的に比較した結果,提案手法は非常に強い統計的および視覚的結果が得られた。

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