論文の概要: Multi-Exposure HDR Composition by Gated Swin Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08704v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 15:38:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-16 13:13:27.304001
• Title: Multi-Exposure HDR Composition by Gated Swin Transformer
• Title（参考訳）: Gated Swin Transformer によるマルチ露光HDR合成
• Authors: Rui Zhou, Yan Niu
• Abstract要約: 本稿では,Swin Transformerに基づく新しいマルチ露光融合モデルを提案する。 露光空間ピラミッドにおける遠距離文脈依存性を自己認識機構により活用する。 実験により,本モデルが現在のマルチ露光HDR画像モデルと同等の精度が得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.619880437958525
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fusing a sequence of perfectly aligned images captured at various exposures, has shown great potential to approach High Dynamic Range (HDR) imaging by sensors with limited dynamic range. However, in the presence of large motion of scene objects or the camera, mis-alignment is almost inevitable and leads to the notorious ``ghost'' artifacts. Besides, factors such as the noise in the dark region or color saturation in the over-bright region may also fail to fill local image details to the HDR image. This paper provides a novel multi-exposure fusion model based on Swin Transformer. Particularly, we design feature selection gates, which are integrated with the feature extraction layers to detect outliers and block them from HDR image synthesis. To reconstruct the missing local details by well-aligned and properly-exposed regions, we exploit the long distance contextual dependency in the exposure-space pyramid by the self-attention mechanism. Extensive numerical and visual evaluation has been conducted on a variety of benchmark datasets. The experiments show that our model achieves the accuracy on par with current top performing multi-exposure HDR imaging models, while gaining higher efficiency.
• Abstract（参考訳）: 様々な露光で撮影された完全なアライメント画像のシーケンスを用いて、ダイナミックレンジの限られたセンサによるハイダイナミックレンジ(hdr)イメージングにアプローチする大きな可能性を示した。 しかし、シーンオブジェクトやカメラの大きな動きの存在下では、誤アライメントはほぼ避けられず、悪名高い「幽霊」のアーティファクトにつながる。 さらに、暗い領域のノイズや明るい領域の彩度などの要因も、局所像の詳細をHDR画像に満たさない可能性がある。 本稿では,Swin Transformerに基づく新しいマルチ露光融合モデルを提案する。 特に,特徴抽出層に統合された特徴選択ゲートを設計し,外乱検出とHDR画像合成のブロックを行う。 局所的な細部を適切に整列し,適切に露光した領域で再構築するために,自己認識機構を用いて露光空間ピラミッドの長距離文脈依存性を利用する。 様々なベンチマークデータセットで、広範囲な数値的および視覚的な評価が行われている。 実験により,本モデルでは,高効率化を図りながら,現在のマルチ露光HDR画像モデルと同等の精度が得られた。

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