論文の概要: Wavelet-Based Network For High Dynamic Range Imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.01434v1
- Date: Tue, 3 Aug 2021 12:26:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-04 13:53:49.238795
- Title: Wavelet-Based Network For High Dynamic Range Imaging
- Title（参考訳）: 高ダイナミックレンジイメージングのためのウェーブレットネットワーク
- Authors: Tianhong Dai, Wei Li, Xilei Cao, Jianzhuang Liu, Xu Jia, Ales
Leonardis, Youliang Yan, Shanxin Yuan
- Abstract要約: 光学フローベースやエンド・ツー・エンドのディープラーニングベースのソリューションのような既存の方法は、詳細な復元やゴーストを除去する際にエラーを起こしやすい。
本研究では、周波数領域でHDR融合を行うための新しい周波数誘導型エンド・ツー・エンドディープニューラルネットワーク(FNet)を提案し、ウェーブレット変換(DWT)を用いて入力を異なる周波数帯域に分解する。
低周波信号は特定のゴーストアーティファクトを避けるために使用され、高周波信号は詳細を保存するために使用される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.59214970479924
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: High dynamic range (HDR) imaging from multiple low dynamic range (LDR) images
has been suffering from ghosting artifacts caused by scene and objects motion.
Existing methods, such as optical flow based and end-to-end deep learning based
solutions, are error-prone either in detail restoration or ghosting artifacts
removal. Comprehensive empirical evidence shows that ghosting artifacts caused
by large foreground motion are mainly low-frequency signals and the details are
mainly high-frequency signals. In this work, we propose a novel
frequency-guided end-to-end deep neural network (FHDRNet) to conduct HDR fusion
in the frequency domain, and Discrete Wavelet Transform (DWT) is used to
decompose inputs into different frequency bands. The low-frequency signals are
used to avoid specific ghosting artifacts, while the high-frequency signals are
used for preserving details. Using a U-Net as the backbone, we propose two
novel modules: merging module and frequency-guided upsampling module. The
merging module applies the attention mechanism to the low-frequency components
to deal with the ghost caused by large foreground motion. The frequency-guided
upsampling module reconstructs details from multiple frequency-specific
components with rich details. In addition, a new RAW dataset is created for
training and evaluating multi-frame HDR imaging algorithms in the RAW domain.
Extensive experiments are conducted on public datasets and our RAW dataset,
showing that the proposed FHDRNet achieves state-of-the-art performance.
- Abstract（参考訳）: high dynamic range (hdr) imaging from multiple low dynamic range (ldr) images シーンやオブジェクトの動きによって引き起こされるゴーストアーティファクトに悩まされている。
オプティカルフローベースやエンドツーエンドのディープラーニングベースのソリューションといった既存の手法は、詳細な復元やゴーストアーティファクトの削除といったエラーが発生しやすい。
総合的な実証的証拠は、大きな前景運動によって引き起こされるゴーストアーティファクトが主に低周波信号であり、詳細は主として高周波信号であることを示している。
本研究では、周波数領域でHDR融合を行うための新しい周波数誘導エンドツーエンドディープニューラルネットワーク(FHDRNet)を提案し、離散ウェーブレット変換(DWT)を用いて入力を異なる周波数帯域に分解する。
低周波信号は特定のゴーストアーティファクトを避けるために使用され、高周波信号は詳細を保存するために使用される。
U-Netをバックボーンとして用いることで,モジュールのマージと周波数誘導アップサンプリングモジュールの2つの新しいモジュールを提案する。
マージモジュールは、低周波成分にアテンション機構を適用して、大きな前景運動によるゴーストに対処する。
周波数ガイドアップサンプリングモジュールは、複数の周波数固有のコンポーネントから詳細をリッチに再構成する。
さらに、RAW領域におけるマルチフレームHDRイメージングアルゴリズムのトレーニングと評価のために、新しいRAWデータセットを作成する。
公開データセットとRAWデータセットを用いて大規模な実験を行い、提案したFHDRNetが最先端の性能を達成することを示す。
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