論文の概要: Joint Multi-Scale Tone Mapping and Denoising for HDR Image Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09071v1
• Date: Thu, 16 Mar 2023 04:04:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-17 16:44:22.563268
• Title: Joint Multi-Scale Tone Mapping and Denoising for HDR Image Enhancement
• Title（参考訳）: HDR画像強調のためのマルチスケールトーンマッピングとデノイング
• Authors: Litao Hu, Huaijin Chen, Jan P. Allebach
• Abstract要約: 本稿では,HDR画像のマルチスケールデノジングとトーンマッピングを併用するフレームワークを提案する。 本モデルでは,既存のHDR復調演算子やトーンマッピング演算子よりも定量的,定性的に優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.3238296247495525
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: An image processing unit (IPU), or image signal processor (ISP) for high dynamic range (HDR) imaging usually consists of demosaicing, white balancing, lens shading correction, color correction, denoising, and tone-mapping. Besides noise from the imaging sensors, almost every step in the ISP introduces or amplifies noise in different ways, and denoising operators are designed to reduce the noise from these sources. Designed for dynamic range compressing, tone-mapping operators in an ISP can significantly amplify the noise level, especially for images captured in low-light conditions, making denoising very difficult. Therefore, we propose a joint multi-scale denoising and tone-mapping framework that is designed with both operations in mind for HDR images. Our joint network is trained in an end-to-end format that optimizes both operators together, to prevent the tone-mapping operator from overwhelming the denoising operator. Our model outperforms existing HDR denoising and tone-mapping operators both quantitatively and qualitatively on most of our benchmarking datasets.
• Abstract（参考訳）: 高ダイナミックレンジ(HDR)イメージング用の画像処理ユニット(IPU)または画像信号プロセッサ(ISP)は通常、デモサイティング、ホワイトバランス、レンズシェーディング補正、色補正、デノイング、トーンマッピングで構成される。 画像センサからのノイズに加えて、ISPのほぼすべてのステップはノイズを異なる方法で導入または増幅し、演算子を識別することでこれらのノイズを低減できる。 ダイナミックレンジ圧縮のために設計されたispのトーンマッピングオペレータはノイズレベルを著しく増幅することができ、特に低照度で撮影された画像ではノイズが著しく増大する。 そこで本稿では,hdr画像に対して両操作を念頭に置いて設計したマルチスケールデノイジングおよびトーンマッピングフレームワークを提案する。 私たちのジョイントネットワークは、両オペレータを最適化するエンドツーエンドのフォーマットでトレーニングされ、トーンマッピングオペレータがノイズ演算子を圧倒するのを防ぐことができます。 我々のモデルは、ベンチマークデータセットのほとんどにおいて、定量的かつ質的に既存のHDRおよびトーンマッピング演算子よりも優れています。

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