論文の概要: DCT based Fusion of Variable Exposure Images for HDRI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.00312v1
- Date: Fri, 1 Oct 2021 10:55:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-04 21:11:15.737218
- Title: DCT based Fusion of Variable Exposure Images for HDRI
- Title（参考訳）: DCTによるHDRI用可変露光画像の融合
- Authors: Vivek Ramakarishnan, Dnyaneshwar Jageshwar Pete
- Abstract要約: 複数の露光画像を融合する離散コサイン変換(DCT)手法を提案する。
入力画像スタックを平均演算により変換領域で処理し、平均画像上で逆変換を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Combining images with different exposure settings are of prime importance in
the field of computational photography. Both transform domain approach and
filtering based approaches are possible for fusing multiple exposure images, to
obtain the well-exposed image. We propose a Discrete Cosine Transform
(DCT-based) approach for fusing multiple exposure images. The input image stack
is processed in the transform domain by an averaging operation and the inverse
transform is performed on the averaged image obtained to generate the fusion of
multiple exposure image. The experimental observation leads us to the
conjecture that the obtained DCT coefficients are indicators of parameters to
measure well-exposedness, contrast and saturation as specified in the
traditional exposure fusion based approach and the averaging performed
indicates equal weights assigned to the DCT coefficients in this non-parametric
and non pyramidal approach to fuse the multiple exposure stack.
- Abstract（参考訳）: 異なる露出設定で画像を組み合わせることは、計算写真の分野で最も重要なことです。
変換領域アプローチとフィルタリングに基づくアプローチは、複数の露光画像を融合させ、十分に露光された画像を得ることができる。
複数の露光画像を融合する離散コサイン変換(DCT)手法を提案する。
入力画像スタックを平均化操作により変換領域で処理し、複数の露光画像の融合を生成する平均画像に対して逆変換を行う。
実験により, 得られたDCT係数は, 従来の露光融合法で規定された, 高い露光度, コントラスト, 飽和度を測定するパラメータの指標であり, 平均化は, 多重露光スタックを融合するための非パラメトリックおよび非ピラミッド的アプローチにおいて, DCT係数に割り当てられた等しい重みを示す。
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