論文の概要: Ghost-free High Dynamic Range Imaging via Hybrid CNN-Transformer and Structure Tensor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00595v1
• Date: Thu, 1 Dec 2022 15:43:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 17:17:26.263212
• Title: Ghost-free High Dynamic Range Imaging via Hybrid CNN-Transformer and Structure Tensor
• Title（参考訳）: ハイブリッドCNN変換器と構造テンソルによるゴーストフリー高ダイナミックレンジイメージング
• Authors: Yu Yuan and Jiaqi Wu and Zhongliang Jing and Henry Leung and Han Pan
• Abstract要約: 本稿では,ゴーストフリーなHDR画像を生成するために,畳み込みエンコーダとトランスフォーマーデコーダを組み合わせたハイブリッドモデルを提案する。 エンコーダでは、マルチスケール機能を最適化するために、コンテキスト集約ネットワークと非ローカルアテンションブロックが採用されている。 Swin Transformer に基づくデコーダを用いて,提案モデルの再構成性能を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.167049432063132
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Eliminating ghosting artifacts due to moving objects is a challenging problem in high dynamic range (HDR) imaging. In this letter, we present a hybrid model consisting of a convolutional encoder and a Transformer decoder to generate ghost-free HDR images. In the encoder, a context aggregation network and non-local attention block are adopted to optimize multi-scale features and capture both global and local dependencies of multiple low dynamic range (LDR) images. The decoder based on Swin Transformer is utilized to improve the reconstruction capability of the proposed model. Motivated by the phenomenal difference between the presence and absence of artifacts under the field of structure tensor (ST), we integrate the ST information of LDR images as auxiliary inputs of the network and use ST loss to further constrain artifacts. Different from previous approaches, our network is capable of processing an arbitrary number of input LDR images. Qualitative and quantitative experiments demonstrate the effectiveness of the proposed method by comparing it with existing state-of-the-art HDR deghosting models. Codes are available at https://github.com/pandayuanyu/HSTHdr.
• Abstract（参考訳）: 移動物体によるゴーストアーティファクトの除去は、高ダイナミックレンジ(HDR)イメージングにおいて難しい問題である。 本稿では,畳み込みエンコーダとトランスフォーマーデコーダを組み合わせたハイブリッドモデルを用いて,ゴーストフリーなHDR画像を生成する。 エンコーダでは、コンテキストアグリゲーションネットワークと非局所アテンションブロックを用いて、マルチスケールの特徴を最適化し、複数の低ダイナミックレンジ(LDR)画像のグローバルおよびローカルの依存関係をキャプチャする。 Swin Transformer に基づくデコーダを用いて,提案モデルの再構成性能を向上させる。 構造テンソル(ST)のフィールド下での人工物の存在と欠如の現象的差異により,我々はLDR画像のST情報をネットワークの補助入力として統合し,ST損失を利用してアーティファクトをさらに制約する。 従来のアプローチとは異なり、我々のネットワークは任意の数のLDR画像を処理することができる。 定性的かつ定量的な実験により,提案手法の有効性を既存のHDRデゴーストモデルと比較した。 コードはhttps://github.com/pandayuanyu/hsthdrで入手できる。

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