論文の概要: Multi-Bracket High Dynamic Range Imaging with Event Cameras

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.06622v1
• Date: Sun, 13 Mar 2022 11:10:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-15 16:06:28.302516
• Title: Multi-Bracket High Dynamic Range Imaging with Event Cameras
• Title（参考訳）: イベントカメラを用いたマルチブラケット高ダイナミックレンジイメージング
• Authors: Nico Messikommer, Stamatios Georgoulis, Daniel Gehrig, Stepan Tulyakov, Julius Erbach, Alfredo Bochicchio, Yuanyou Li, Davide Scaramuzza
• Abstract要約: 本稿では,標準カメラとイベントカメラを組み合わせた最初のマルチブラケットHDRパイプラインを提案する。 以上の結果から,PSNRの合成データでは最大5dB,実世界のデータでは最大0.7dBの改善が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.81570594990517
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern high dynamic range (HDR) imaging pipelines align and fuse multiple low dynamic range (LDR) images captured at different exposure times. While these methods work well in static scenes, dynamic scenes remain a challenge since the LDR images still suffer from saturation and noise. In such scenarios, event cameras would be a valid complement, thanks to their higher temporal resolution and dynamic range. In this paper, we propose the first multi-bracket HDR pipeline combining a standard camera with an event camera. Our results show better overall robustness when using events, with improvements in PSNR by up to 5dB on synthetic data and up to 0.7dB on real-world data. We also introduce a new dataset containing bracketed LDR images with aligned events and HDR ground truth.
• Abstract（参考訳）: 現代の高ダイナミックレンジ(HDR)撮像パイプラインは、異なる露光時間で撮影された多重低ダイナミックレンジ(LDR)画像を調整して融合する。 これらの手法は静的なシーンではうまく機能するが、LDR画像は飽和とノイズに悩まされているため、動的シーンは依然として課題である。 このようなシナリオでは、イベントカメラは時間分解能が高く、ダイナミックレンジがあるため、有効な補完となる。 本稿では,標準カメラとイベントカメラを組み合わせた最初のマルチブラケットHDRパイプラインを提案する。 以上の結果から,PSNRの合成データでは最大5dB,実世界のデータでは最大0.7dBの改善が得られた。 また,アライメントイベントとhdr基底真理を持つ括弧付きldr画像を含む新しいデータセットも紹介する。

関連論文リスト

• Event-assisted 12-stop HDR Imaging of Dynamic Scene [20.064191181938533]
  本稿では,イベントカメラとRGBカメラを備えたデュアルカメラシステムを利用して,ダイナミックシーンのための新しい12ストップHDRイメージング手法を提案する。 イベントカメラは、時間的に密度が高く、ダイナミックレンジの信号を提供し、LDRフレーム間のアライメントを大きな露出差で改善し、動きによって引き起こされるゴーストアーティファクトを減らす。 本手法は,動的シーンにおけるHDRイメージングを12停止まで拡張し,最先端の性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-19T10:17:50Z)
• HDR-GS: Efficient High Dynamic Range Novel View Synthesis at 1000x Speed via Gaussian Splatting [76.5908492298286]
  既存のHDR NVS法は主にNeRFに基づいている。 訓練時間は長く、推論速度は遅い。 我々は新しいフレームワークHigh Dynamic Range Gaussian Splatting (-GS)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T00:46:58Z)
• Generating Content for HDR Deghosting from Frequency View [56.103761824603644]
  近年の拡散モデル (DM) はHDRイメージング分野に導入されている。 DMは画像全体を推定するために大きなモデルで広範囲の反復を必要とする。 ゴーストフリーHDRイメージングのための低周波数対応拡散(LF-Diff)モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-01T01:32:11Z)
• Event-based Asynchronous HDR Imaging by Temporal Incident Light Modulation [54.64335350932855]
  我々は,HDRイメージングの課題に関する重要な知見に基づいて,Pixel-Asynchronous HDRイメージングシステムを提案する。 提案システムでは,DVS(Dynamic Vision Sensors)とLCDパネルを統合する。 LCDパネルは、その透過性を変化させてDVSの照射インシデントを変調し、ピクセル非依存のイベントストリームをトリガーする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-14T13:45:09Z)
• RawHDR: High Dynamic Range Image Reconstruction from a Single Raw Image [36.17182977927645]
  高ダイナミックレンジ(RGB)画像は、標準画像よりもはるかに多くの強度レベルをキャプチャする。 現在の方法では、カメラ処理パイプラインによって劣化した8ビット低ダイナミックレンジ(LDR)s画像から、主にHDR画像を生成する。 既存の方法とは異なり、この研究の中心となる考え方は、より情報に富んだRawセンサーデータを取り入れてHDR画像を生成することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-05T07:58:21Z)
• GlowGAN: Unsupervised Learning of HDR Images from LDR Images in the Wild [74.52723408793648]
  そこで本研究では,HDR画像の生成モデルを構築するための第1の手法について述べる。 鍵となる考え方は、GAN(Generative Adversarial Network)を訓練して、様々な露光下でLDRに投影された場合、実際のLDR画像と区別できないHDR画像を生成することである。 実験の結果,GlowGANはランドスケープ,雷,窓など多くの難題において,光現実的HDR画像を合成できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-22T15:42:08Z)
• Self-supervised HDR Imaging from Motion and Exposure Cues [14.57046548797279]
  本稿では,学習可能なHDR推定のための新たな自己教師型アプローチを提案する。 実験の結果,提案手法を用いて訓練したHDRモデルは,全監督下で訓練したモデルと性能の競争力を発揮することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-23T10:22:03Z)
• A Two-stage Deep Network for High Dynamic Range Image Reconstruction [0.883717274344425]
  本研究では,新しい2段階深層ネットワークを提案することにより,シングルショットLDRからHDRマッピングへの課題に取り組む。 提案手法は,カメラ応答機能(CRF)や露光設定など,ハードウェア情報を知ることなくHDR画像の再構築を図ることを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-19T15:19:17Z)
• An Asynchronous Kalman Filter for Hybrid Event Cameras [13.600773150848543]
  イベントカメラはhdrの視覚情報をぼやけることなく捉えるのに理想的だ。 従来のイメージセンサーは、ゆっくりと変化するシーンの絶対強度を効果的に測定するが、高いダイナミックレンジや素早く変化するシーンでは不十分である。 本稿では,ハイダイナミックレンジシナリオのためのイベントベースビデオ再構成パイプラインを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-10T11:24:07Z)
• HDR-GAN: HDR Image Reconstruction from Multi-Exposed LDR Images with Large Motions [62.44802076971331]
  マルチ露光LDR画像からHDR画像を合成するための新しいGANモデルHDR-GANを提案する。 本手法は,敵対学習を取り入れることで,欠落したコンテンツのある領域に忠実な情報を生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-03T11:42:35Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。