論文の概要: Auto White-Balance Correction for Mixed-Illuminant Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08750v1
• Date: Fri, 17 Sep 2021 20:13:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-21 16:32:55.202071
• Title: Auto White-Balance Correction for Mixed-Illuminant Scenes
• Title（参考訳）: 混合照明シーンのホワイトバランス補正
• Authors: Mahmoud Afifi, Marcus A. Brubaker, Michael S. Brown
• Abstract要約: オートホワイトバランス(AWB)は、シーン照明によるカラーキャストを取り除くためにカメラハードウェアによって適用される。 本稿では,この混合照明シーンに有効なAWB手法を提案する。 本手法は従来のカメラAWBモジュールと同様,照度推定を必要としない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.641704254001844
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Auto white balance (AWB) is applied by camera hardware at capture time to remove the color cast caused by the scene illumination. The vast majority of white-balance algorithms assume a single light source illuminates the scene; however, real scenes often have mixed lighting conditions. This paper presents an effective AWB method to deal with such mixed-illuminant scenes. A unique departure from conventional AWB, our method does not require illuminant estimation, as is the case in traditional camera AWB modules. Instead, our method proposes to render the captured scene with a small set of predefined white-balance settings. Given this set of rendered images, our method learns to estimate weighting maps that are used to blend the rendered images to generate the final corrected image. Through extensive experiments, we show this proposed method produces promising results compared to other alternatives for single- and mixed-illuminant scene color correction. Our source code and trained models are available at https://github.com/mahmoudnafifi/mixedillWB.
• Abstract（参考訳）: 撮影時にカメラハードウェアによりオートホワイトバランス(awb)を適用し、シーン照明によるカラーキャストを除去する。 ホワイトバランスアルゴリズムの大多数は1つの光源がシーンを照らすと仮定しているが、実際のシーンはしばしば混合照明条件を持つ。 本稿では,この混合照明シーンに有効なAWB手法を提案する。 従来のAWBとは一線を画しているため,従来のカメラAWBモジュールと同様,発光量の推定は不要である。 そこで本手法では,撮影シーンを予め定義したホワイトバランス設定の小さなセットでレンダリングする。 この画像の集合を考慮に入れ,最終的な補正画像を生成するためにレンダリング画像のブレンドに使用される重み付けマップを推定する。 提案手法は,単一および混合照明シーン色補正の代替品と比較して有望な結果が得られることを示す。 ソースコードとトレーニングされたモデルは、https://github.com/mahmoudnafifi/mixedillwbで利用可能です。

関連論文リスト

• Attentive Illumination Decomposition Model for Multi-Illuminant White Balancing [27.950125640986805]
  多くの商用カメラにおけるホワイトバランス(WB)アルゴリズムは、単色および均一な照明を前提としている。 スロットアテンションを利用して,各スロットが個別の照度を表すようなホワイトバランスモデルを提案する。 この設計により、モデルは個々の照度に対する色度と重量マップを生成でき、最終照明マップを構成するために融合される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T12:15:29Z)
• Deterministic Neural Illumination Mapping for Efficient Auto-White Balance Correction [3.441021278275805]
  オートホワイトバランス(オートホワイトバランス、Auto-white Balance、AWB)は、様々な照明シナリオにおいて正確で一貫した色補正のために、画像信号処理装置において重要な操作である。 本稿では,高解像度画像上での同等あるいは優れた性能で,少なくとも35倍高速な処理を実現する,新規で効率的なAWB補正手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-07T22:44:26Z)
• Exposure Fusion for Hand-held Camera Inputs with Optical Flow and PatchMatch [53.149395644547226]
  ハンドヘルドカメラによるマルチ露光画像融合のためのハイブリッド合成法を提案する。 提案手法は,このような動作に対処し,各入力の露光情報を効果的に維持する。 実験の結果,本手法の有効性とロバスト性を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-10T09:06:37Z)
• Revisiting and Optimising a CNN Colour Constancy Method for Multi-Illuminant Estimation [0.76146285961466]
  色の一貫性の目的は、シーンの照明効果を画像の色から消し去り、物体の色を「白色」の照明下で捉えたように復元することである。 本稿では,深部CNNを用いた簡易かつ極めて効果的なフレームワークについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-03T16:33:56Z)
• Modeling the Lighting in Scenes as Style for Auto White-Balance Correction [3.441021278275805]
  そこで本研究では,単一照明シーンと混合照明シーンの照明をスタイルファクタとしてモデル化する改良型自動ホワイトバランス(AWB)手法を提案する。 我々のAWB法は照明推定ステップを必要としないが、画像の重み付けマップを生成するためのネットワーク学習を含んでいる。 単照度および混合照度データセットを用いた実験により,提案手法が有望な補正結果が得られることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-17T13:35:17Z)
• Template matching with white balance adjustment under multiple illuminants [17.134566958534634]
  我々は,多照度シーンに対して提案した,ホワイトバランス調整を施したテンプレートマッチング手法N-ホワイトバランス法を提案する。 実験では, 様々な照明条件下での物体検出作業において, 提案手法の有効性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-03T12:57:18Z)
• Physically-Based Editing of Indoor Scene Lighting from a Single Image [106.60252793395104]
  本研究では,1つの画像から複雑な室内照明を推定深度と光源セグメンテーションマスクで編集する手法を提案する。 1)シーン反射率とパラメトリックな3D照明を推定する全体的シーン再構成法,2)予測からシーンを再レンダリングするニューラルレンダリングフレームワーク,である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-19T06:44:37Z)
• Neural Radiance Fields for Outdoor Scene Relighting [70.97747511934705]
  ニューラルラジアンス場に基づく屋外シーンライティングのための最初のアプローチであるNeRF-OSRを提案する。 従来の技術とは対照的に,本手法はシーン照明とカメラ視点の同時編集を可能にする。 シャドウ再現のための専用ネットワークも備えており、高品質の屋外照明に欠かせない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-09T18:59:56Z)
• Relighting Images in the Wild with a Self-Supervised Siamese Auto-Encoder [62.580345486483886]
  本研究では,野生の単一ビュー画像の自己教師付きリライティング手法を提案する。 この方法は、イメージを2つの別々のエンコーディングに分解するオートエンコーダに基づいている。 Youtube 8MやCelebAなどの大規模データセットでモデルをトレーニングします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-11T16:08:50Z)
• Interactive White Balancing for Camera-Rendered Images [50.08927449718674]
  ホワイトバランス(WB)は、キャプチャされた画像を最終的な出力にレンダリングするために使用される最初のフォトフィニッシュステップの1つである。 本稿では,非線形カラーマッピング機能を直接ユーザ選択色にリンクし,インタラクティブなWB操作を可能にする新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-26T16:22:05Z)

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。