論文の概要: Color Mapping Functions For HDR Panorama Imaging: Weighted Histogram Averaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.07283v1
• Date: Sun, 14 Nov 2021 09:10:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-16 16:18:15.884406
• Title: Color Mapping Functions For HDR Panorama Imaging: Weighted Histogram Averaging
• Title（参考訳）: HDRパノラマイメージングのためのカラーマッピング機能:重み付きヒストグラム平均化
• Authors: Yilun Xu, Zhengguo Li, Weihai Chen and Changyun Wen
• Abstract要約: 入力画像の最も明るい領域と暗い領域における色歪みや詳細の喪失により、異なる露出で複数の画像を縫合することは困難である。 本稿では,新しいカラーマッピングアルゴリズムを提案する。まず,重み付きヒストグラム平均化(WHA)の概念を導入する。 提案したWHAアルゴリズムは、ヒストグラム画像の最も明るい領域と暗い領域の詳細も保存する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.415704979877557
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It is challenging to stitch multiple images with different exposures due to possible color distortion and loss of details in the brightest and darkest regions of input images. In this paper, a novel color mapping algorithm is first proposed by introducing a new concept of weighted histogram averaging (WHA). The proposed WHA algorithm leverages the correspondence between the histogram bins of two images which are built up by using the non-decreasing property of the color mapping functions (CMFs). The WHA algorithm is then adopted to synthesize a set of differently exposed panorama images. The intermediate panorama images are finally fused via a state-of-the-art multi-scale exposure fusion (MEF) algorithm to produce the final panorama image. Extensive experiments indicate that the proposed WHA algorithm significantly surpasses the related state-of-the-art color mapping methods. The proposed high dynamic range (HDR) stitching algorithm based on MEF also preserves details in the brightest and darkest regions of the input images well. The related materials will be publicly accessible at https://github.com/yilun-xu/WHA for reproducible research.
• Abstract（参考訳）: 入力画像の最も明るい領域と暗い領域における色歪みや詳細の喪失により、異なる露出で複数の画像を縫合することは困難である。 本稿では,新しいカラーマッピングアルゴリズムを提案し,まず,重み付きヒストグラム平均化(WHA)の概念を導入する。 提案したWHAアルゴリズムは,カラーマッピング関数(CMF)の非減少特性を用いて構築した2つの画像のヒストグラムビン間の対応性を利用する。 WHAアルゴリズムは、異なる露光パノラマ画像の集合を合成するために使用される。 中間パノラマ画像は、最終的に最先端のマルチスケール露光融合(MEF)アルゴリズムで融合され、最終的なパノラマ画像を生成する。 広範な実験により、whaアルゴリズムは関連する最先端カラーマッピング法を大幅に上回っていることが示された。 MEFに基づくハイダイナミックレンジ(HDR)縫合アルゴリズムも,入力画像の最も明るい領域と暗い領域の詳細をよく保存する。 関連資料は、再現可能な研究のためにhttps://github.com/yilun-xu/WHAで公開されている。

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