Fugu-MT 論文翻訳(概要): Efficient joint noise removal and multi exposure fusion

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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