論文の概要: Efficient joint noise removal and multi exposure fusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.03701v1
- Date: Sat, 4 Dec 2021 09:30:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-10 06:29:11.489131
- Title: Efficient joint noise removal and multi exposure fusion
- Title(参考訳): 効率的な関節ノイズ除去とマルチ露光融合
- Authors: A. Buades, J.L Lisani, O. Martorell
- Abstract要約: マルチ露光融合(Multi-Exposure fusion、MEF)は、異なる露光設定で取得した同一シーンの異なる画像を単一の画像に組み合わせる手法である。
ノイズ除去を考慮した新しいマルチ露光画像融合チェーンを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multi-exposure fusion (MEF) is a technique for combining different images of
the same scene acquired with different exposure settings into a single image.
All the proposed MEF algorithms combine the set of images, somehow choosing
from each one the part with better exposure.
We propose a novel multi-exposure image fusion chain taking into account
noise removal. The novel method takes advantage of DCT processing and the
multi-image nature of the MEF problem. We propose a joint fusion and denoising
strategy taking advantage of spatio-temporal patch selection and collaborative
3D thresholding. The overall strategy permits to denoise and fuse the set of
images without the need of recovering each denoised exposure image, leading to
a very efficient procedure.
- Abstract(参考訳): マルチ露光融合(Multi-Exposure fusion、MEF)は、異なる露光設定で取得した同一シーンの異なる画像を単一の画像に合成する技術である。
提案されたMEFアルゴリズムはすべて、画像の集合を組み合わせ、それぞれからより良い露出で選択する。
ノイズ除去を考慮した新しいマルチ露光画像融合チェーンを提案する。
本手法はDCT処理とMEF問題のマルチイメージ特性を利用する。
本研究では,時空間パッチ選択と協調的3次元しきい値設定を活用し,融合・分極戦略を提案する。
全体的な戦略では、各露光画像の復元を必要とせずに、画像の集合を復調して融合することができ、非常に効率的な手順をもたらす。
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