論文の概要: Fusion-Correction Network for Single-Exposure Correction and
Multi-Exposure Fusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.03624v1
- Date: Sat, 5 Mar 2022 09:06:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-09 15:13:18.910265
- Title: Fusion-Correction Network for Single-Exposure Correction and
Multi-Exposure Fusion
- Title（参考訳）: 単一露光補正と多露光融合のための核融合補正ネットワーク
- Authors: Jin Liang, Anran Zhang, Jun Xu, Hui Li, Xiantong Zhen
- Abstract要約: 単一露光補正(SEC)タスクと多露光融合(MEF)タスクに対処する統合フレームワークを開発する。
各LPレベルでは、画像列を融合ブロックと補正ブロックに供給し、連続した画像融合および露光補正を行う。
ベンチマークデータセットの実験では、当社のFCNetがSECとMEFの両方のタスクに有効であることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.139077665993188
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The photographs captured by digital cameras usually suffer from over-exposure
or under-exposure problems. The Single-Exposure Correction (SEC) and
Multi-Exposure Fusion (MEF) are two widely studied image processing tasks for
image exposure enhancement. However, current SEC and MEF methods ignore the
internal correlation between SEC and MEF, and are proposed under distinct
frameworks. What's more, most MEF methods usually fail at processing a sequence
containing only under-exposed or over-exposed images. To alleviate these
problems, in this paper, we develop an integrated framework to simultaneously
tackle the SEC and MEF tasks. Built upon the Laplacian Pyramid (LP)
decomposition, we propose a novel Fusion-Correction Network (FCNet) to fuse and
correct an image sequence sequentially in a multi-level scheme. In each LP
level, the image sequence is feed into a Fusion block and a Correction block
for consecutive image fusion and exposure correction. The corrected image is
upsampled and re-composed with the high-frequency detail components in
next-level, producing the base sequence for the next-level blocks. Experiments
on the benchmark dataset demonstrate that our FCNet is effective on both the
SEC and MEF tasks.
- Abstract（参考訳）: デジタルカメラで撮影された写真は、通常、露光過剰や露光不足の問題に苦しむ。
単一露光補正(SEC)と多露光融合(MEF)は、画像露出向上のための画像処理タスクとして広く研究されている。
しかし、現在のSECとMEFはSECとMEFの相互関係を無視し、異なる枠組みで提案されている。
さらに、ほとんどのmefメソッドは、通常、露出不足または過剰な画像のみを含むシーケンスを処理するのに失敗する。
本稿では,これらの問題を緩和するために,SECとMEFのタスクを同時に処理するための統合フレームワークを開発する。
ラプラシアンピラミッド(lp)分解を基盤として,多レベルスキームで画像シーケンスを逐次的に融合修正する新しい核融合補正ネットワーク(fcnet)を提案する。
各lpレベルにおいて、画像シーケンスは、連続した画像融合および露光補正のための融合ブロック及び補正ブロックに供給される。
補正された画像は、アップサンプリングされ、次レベルの高周波ディテールコンポーネントで再構成され、次レベルのブロックのベースシーケンスを生成する。
ベンチマークデータセットの実験では、当社のFCNetがSECとMEFの両方のタスクに有効であることが示された。
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