論文の概要: FlexHDR: Modelling Alignment and Exposure Uncertainties for Flexible HDR Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.02625v1
• Date: Fri, 7 Jan 2022 14:27:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-11 16:44:26.977056
• Title: FlexHDR: Modelling Alignment and Exposure Uncertainties for Flexible HDR Imaging
• Title（参考訳）: FlexHDR:フレキシブルHDRイメージングのためのアライメントと露出の不確かさのモデル化
• Authors: Sibi Catley-Chandar, Thomas Tanay, Lucas Vandroux, Ale\v{s} Leonardis, Gregory Slabaugh, Eduardo P\'erez-Pellitero
• Abstract要約: 高品質なHDR結果を生成するためにアライメントと露出の不確かさをモデル化する新しいHDRイメージング技術を提案する。 本研究では,HDRを意識した不確実性を考慮したアライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・ 実験結果から,本手法は最先端の高画質HDR画像を最大0.8dBPSNRで生成できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9185931275245008
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High dynamic range (HDR) imaging is of fundamental importance in modern digital photography pipelines and used to produce a high-quality photograph with well exposed regions despite varying illumination across the image. This is typically achieved by merging multiple low dynamic range (LDR) images taken at different exposures. However, over-exposed regions and misalignment errors due to poorly compensated motion result in artefacts such as ghosting. In this paper, we present a new HDR imaging technique that specifically models alignment and exposure uncertainties to produce high quality HDR results. We introduce a strategy that learns to jointly align and assess the alignment and exposure reliability using an HDR-aware, uncertainty-driven attention map that robustly merges the frames into a single high quality HDR image. Further, we introduce a progressive, multi-stage image fusion approach that can flexibly merge any number of LDR images in a permutation-invariant manner. Experimental results show our method can produce better quality HDR images with up to 0.8dB PSNR improvement to the state-of-the-art, and subjective improvements in terms of better detail, colours, and fewer artefacts.
• Abstract（参考訳）: 高ダイナミックレンジ(hdr)イメージングは、現代のデジタル写真パイプラインにおいて極めて重要であり、画像の照度が異なるにもかかわらず、良好な露出領域を持つ高品質な写真を生成するために使用される。 これは典型的には、異なる露光で撮影された複数の低ダイナミックレンジ(LDR)画像をマージすることで達成される。 しかし, 過度に露出した領域と, 補償が不十分な動作による誤認識により, ゴーストなどの人工物が生じる。 本稿では,高品質なHDR結果を生成するためにアライメントと露出の不確実性をモデル化する新しいHDRイメージング手法を提案する。 我々は,フレームを高品質なHDR画像に頑健にマージする,HDR対応不確実性駆動型アテンションマップを用いて,アライメントと露出の信頼性を協調的に調整し,評価する戦略を導入する。 さらに,複数のLDR画像を順列不変な方法でフレキシブルにマージ可能な,プログレッシブな多段階画像融合手法を提案する。 実験結果から,提案手法は高画質のHDR画像を最大0.8dBPSNRで作成し,高精細度,色,少ない工芸品の主観的改善を図った。

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