論文の概要: Deep Progressive Feature Aggregation Network for High Dynamic Range Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.02448v2
• Date: Mon, 29 May 2023 07:28:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 03:52:25.722753
• Title: Deep Progressive Feature Aggregation Network for High Dynamic Range Imaging
• Title（参考訳）: 高ダイナミックレンジイメージングのためのディーププログレッシブ特徴集約ネットワーク
• Authors: Jun Xiao, Qian Ye, Tianshan Liu, Cong Zhang, Kin-Man Lam
• Abstract要約: 本研究では,動的シーンにおけるHDR画像の画質向上のための高度な特徴集約ネットワークを提案する。 提案手法は,高対応特徴を暗黙的にサンプリングし,それらを粗い方法で集約してアライメントする。 実験の結果,提案手法は異なるシーン下での最先端性能を実現することができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.94466716276423
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: High dynamic range (HDR) imaging is an important task in image processing that aims to generate well-exposed images in scenes with varying illumination. Although existing multi-exposure fusion methods have achieved impressive results, generating high-quality HDR images in dynamic scenes is still difficult. The primary challenges are ghosting artifacts caused by object motion between low dynamic range images and distorted content in under and overexposed regions. In this paper, we propose a deep progressive feature aggregation network for improving HDR imaging quality in dynamic scenes. To address the issues of object motion, our method implicitly samples high-correspondence features and aggregates them in a coarse-to-fine manner for alignment. In addition, our method adopts a densely connected network structure based on the discrete wavelet transform, which aims to decompose the input features into multiple frequency subbands and adaptively restore corrupted contents. Experiments show that our proposed method can achieve state-of-the-art performance under different scenes, compared to other promising HDR imaging methods. Specifically, the HDR images generated by our method contain cleaner and more detailed content, with fewer distortions, leading to better visual quality.
• Abstract（参考訳）: 高ダイナミックレンジイメージング(HDR)は、照明の異なるシーンでよく露出した画像を生成することを目的とした画像処理において重要な課題である。 既存のマルチ露光融合法は目覚ましい結果を得たが、動的シーンで高品質なHDR画像を生成することは依然として困難である。 主な課題は、低ダイナミックレンジ画像と露出領域の歪んだコンテンツの間の物体の動きによって引き起こされるアーティファクトのゴーストである。 本稿では,ダイナミックシーンのhdr画像品質を向上させるための,深層プログレッシブ特徴集約ネットワークを提案する。 対象運動の課題に対処するため,提案手法は暗黙的に高対応特徴を抽出し,それらを粗大に集約してアライメントする。 さらに、離散ウェーブレット変換に基づく密結合ネットワーク構造を採用し、入力特徴を複数の周波数サブバンドに分解し、劣化したコンテンツを適応的に復元することを目的とする。 実験により,提案手法は,他の有望なhdr撮像法と比較して,異なる場面で最先端の性能を実現することができることを示した。 具体的には,本手法により生成されたHDR画像は,よりクリーンで詳細な内容を含み,歪みが少なく,視覚的品質が向上する。

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