論文の概要: HDRUNet: Single Image HDR Reconstruction with Denoising and
Dequantization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13084v1
- Date: Thu, 27 May 2021 12:12:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-28 16:08:27.238432
- Title: HDRUNet: Single Image HDR Reconstruction with Denoising and
Dequantization
- Title(参考訳): HDRUNet: Denoising and Dequantizationによる単一画像HDR再構成
- Authors: Xiangyu Chen, Yihao Liu, Zhengwen Zhang, Yu Qiao and Chao Dong
- Abstract要約: 本研究では,空間動的エンコーダデコーダネットワークであるHDRUNetを用いて,単一画像HDR再構成のためのエンドツーエンドマッピングを学習する。
本手法は,定量的比較と視覚的品質において最先端の性能を実現する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 39.82945546614887
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Most consumer-grade digital cameras can only capture a limited range of
luminance in real-world scenes due to sensor constraints. Besides, noise and
quantization errors are often introduced in the imaging process. In order to
obtain high dynamic range (HDR) images with excellent visual quality, the most
common solution is to combine multiple images with different exposures.
However, it is not always feasible to obtain multiple images of the same scene
and most HDR reconstruction methods ignore the noise and quantization loss. In
this work, we propose a novel learning-based approach using a spatially dynamic
encoder-decoder network, HDRUNet, to learn an end-to-end mapping for single
image HDR reconstruction with denoising and dequantization. The network
consists of a UNet-style base network to make full use of the hierarchical
multi-scale information, a condition network to perform pattern-specific
modulation and a weighting network for selectively retaining information.
Moreover, we propose a Tanh_L1 loss function to balance the impact of
over-exposed values and well-exposed values on the network learning. Our method
achieves the state-of-the-art performance in quantitative comparisons and
visual quality. The proposed HDRUNet model won the second place in the single
frame track of NITRE2021 High Dynamic Range Challenge.
- Abstract(参考訳): ほとんどのコンシューマグレードのデジタルカメラは、センサーの制約により現実世界のシーンで限られた輝度しか撮影できない。
また、撮像過程でノイズや量子化誤差がしばしば導入される。
視覚的品質の優れた高ダイナミックレンジ(HDR)画像を得るために、最も一般的な解決策は複数の画像と異なる露出を組み合わせることである。
しかし、同一シーンの複数の画像を取得することは必ずしも不可能であり、ほとんどのHDR再構成手法はノイズや量子化損失を無視している。
本研究では,空間的にダイナミックなエンコーダデコーダネットワークであるHDRUNetを用いた新しい学習手法を提案する。
ネットワークは、階層的マルチスケール情報をフル活用するunetスタイルのベースネットワークと、パターン固有の変調を行う条件ネットワークと、情報を選択的に保持する重み付けネットワークとからなる。
さらに,ネットワーク学習における過剰な値と良好な値の影響をバランスさせるために,tanh_l1損失関数を提案する。
本手法は定量的比較と視覚的品質において最先端の性能を実現する。
提案されたHDRUNetモデルは、NITRE2021 High Dynamic Range Challengeの1フレームトラックで2位を獲得した。
関連論文リスト
- Intrinsic Single-Image HDR Reconstruction [0.6554326244334868]
そこで本研究では,本質的な領域におけるHDR再構成問題の物理的に着想を得たリモデリングを提案する。
課題を2つの単純なサブタスクに分割することで,多種多様な写真の性能向上が期待できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-20T17:56:51Z) - Generating Content for HDR Deghosting from Frequency View [56.103761824603644]
近年の拡散モデル (DM) はHDRイメージング分野に導入されている。
DMは画像全体を推定するために大きなモデルで広範囲の反復を必要とする。
ゴーストフリーHDRイメージングのための低周波数対応拡散(LF-Diff)モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-01T01:32:11Z) - Towards High-quality HDR Deghosting with Conditional Diffusion Models [88.83729417524823]
高ダイナミックレンジ(LDR)画像は、既存のディープニューラルネットワーク(DNN)技術により、複数の低ダイナミックレンジ(LDR)画像から復元することができる。
DNNは、LDR画像が飽和度と大きな動きを持つ場合、ゴーストアーティファクトを生成する。
拡散モデルの条件としてLDR特徴を利用する画像生成としてHDRデゴースト問題を定式化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-02T01:53:55Z) - Self-Supervised High Dynamic Range Imaging with Multi-Exposure Images in
Dynamic Scenes [58.66427721308464]
Selfは、訓練中にダイナミックなマルチ露光画像のみを必要とする自己教師型再構成手法である。
Selfは最先端の自己管理手法に対して優れた結果を出し、教師付き手法に匹敵するパフォーマンスを実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-03T07:10:49Z) - SMAE: Few-shot Learning for HDR Deghosting with Saturation-Aware Masked
Autoencoders [97.64072440883392]
そこで本研究では,SSHDRと呼ばれる2段階の訓練を通した短距離HDRイメージングを実現するための,新しい半教師付きアプローチを提案する。
以前の方法とは異なり、コンテンツを直接回復し、ゴーストを同時に除去することは、最適に達成することが難しい。
実験により、SSHDRは異なるデータセットの内外における定量的かつ定性的に最先端の手法より優れていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-14T03:42:51Z) - Single-Image HDR Reconstruction by Multi-Exposure Generation [8.656080193351581]
本稿では,HDR再構成のための物理画像形成過程を逆転する弱教師付き学習手法を提案する。
我々のニューラルネットワークは、複数の露光を合成する前に画素照射を再構成するためにカメラ応答を反転させることができる。
実験の結果,提案手法はHDR画像の再構成を効果的に行うことができることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-28T05:12:56Z) - Deep Progressive Feature Aggregation Network for High Dynamic Range
Imaging [24.94466716276423]
本研究では,動的シーンにおけるHDR画像の画質向上のための高度な特徴集約ネットワークを提案する。
提案手法は,高対応特徴を暗黙的にサンプリングし,それらを粗い方法で集約してアライメントする。
実験の結果,提案手法は異なるシーン下での最先端性能を実現することができることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-04T04:37:35Z) - SJ-HD^2R: Selective Joint High Dynamic Range and Denoising Imaging for
Dynamic Scenes [17.867412310873732]
Ghosting artifacts, Motion blur, Lowfidelity in highlightは、高ダイナミックレンジ(LDR)イメージングにおける主な課題である。
本稿では,2つのサブネットワークを含むHDRとデノナイズパイプラインを提案する。
私たちは、最初の共同HDRとデノナイジングベンチマークデータセットを作成します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-20T07:49:56Z) - Single-Image HDR Reconstruction by Learning to Reverse the Camera
Pipeline [100.5353614588565]
本稿では,LDR画像形成パイプラインの領域知識をモデルに組み込むことを提案する。
我々は,HDRto-LDR画像形成パイプラインを(1)ダイナミックレンジクリッピング,(2)カメラ応答関数からの非線形マッピング,(3)量子化としてモデル化する。
提案手法は,最先端の単一画像HDR再構成アルゴリズムに対して良好に動作することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-02T17:59:04Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。