論文の概要: Nighttime Smartphone Reflective Flare Removal Using Optical Center Symmetry Prior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15046v1
• Date: Mon, 27 Mar 2023 09:44:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-28 16:09:21.896639
• Title: Nighttime Smartphone Reflective Flare Removal Using Optical Center Symmetry Prior
• Title（参考訳）: 光中心対称性を用いた夜間スマートフォン反射フレア除去
• Authors: Yuekun Dai, Yihang Luo, Shangchen Zhou, Chongyi Li, Chen Change Loy
• Abstract要約: 反射フレア(英: Reflective flare)は、レンズの内部に光が反射し、明るい点や「ゴースト効果」を引き起こす現象である。 我々は、反射フレアと光源が常にレンズの光学中心の周囲に対称であることを示す光中心対称性を事前に提案する。 多様なリアルな反射フレアパターンを含むブラケットフレアと呼ばれる最初の反射フレア除去データセットを作成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.64647648269889
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reflective flare is a phenomenon that occurs when light reflects inside lenses, causing bright spots or a "ghosting effect" in photos, which can impact their quality. Eliminating reflective flare is highly desirable but challenging. Many existing methods rely on manually designed features to detect these bright spots, but they often fail to identify reflective flares created by various types of light and may even mistakenly remove the light sources in scenarios with multiple light sources. To address these challenges, we propose an optical center symmetry prior, which suggests that the reflective flare and light source are always symmetrical around the lens's optical center. This prior helps to locate the reflective flare's proposal region more accurately and can be applied to most smartphone cameras. Building on this prior, we create the first reflective flare removal dataset called BracketFlare, which contains diverse and realistic reflective flare patterns. We use continuous bracketing to capture the reflective flare pattern in the underexposed image and combine it with a normally exposed image to synthesize a pair of flare-corrupted and flare-free images. With the dataset, neural networks can be trained to remove the reflective flares effectively. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of our method on both synthetic and real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 反射フレア(reflection flare)は、レンズ内部に光が反射し、写真に明るいスポットや「ゴースト効果」が生じる現象であり、その品質に影響を及ぼす可能性がある。 反射フレアの除去は非常に望ましいが困難である。 既存の多くの方法は、これらの明るい点を検出するために手動で設計された特徴に依存しているが、様々な種類の光によって生成された反射フレアを識別できず、複数の光源を持つシナリオの光源を誤って除去することもある。 これらの課題に対処するために、反射フレアと光源は常にレンズの光学中心の周囲に対称であることを示す光中心対称性を事前に提案する。 この前は反射フレアの提案領域をより正確に見つけることができ、ほとんどのスマートフォンカメラに適用できる。 この先に構築したBracketFlareと呼ばれる反射フレア除去データセットは、多様なリアルな反射フレアパターンを含む。 連続ブラケットを用いて未露出画像の反射フレアパターンをキャプチャし、通常露出画像と組み合わせることで、フレア腐食画像とフレアフリー画像の対を合成する。 データセットによって、ニューラルネットワークは反射フレアを効果的に取り除くように訓練することができる。 大規模な実験により,本手法が合成および実世界のデータセットに与える影響を実証した。

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