論文の概要: Exposure Fusion for Hand-held Camera Inputs with Optical Flow and PatchMatch

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04464v1
• Date: Mon, 10 Apr 2023 09:06:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-11 15:38:48.853471
• Title: Exposure Fusion for Hand-held Camera Inputs with Optical Flow and PatchMatch
• Title（参考訳）: オプティカルフローとパッチマッチによるハンドヘルドカメラ入力の露光融合
• Authors: Ru Li, Guanghui Liu, Bing Zeng, Shuaicheng Liu
• Abstract要約: ハンドヘルドカメラによるマルチ露光画像融合のためのハイブリッド合成法を提案する。 提案手法は,このような動作に対処し,各入力の露光情報を効果的に維持する。 実験の結果,本手法の有効性とロバスト性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.149395644547226
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a hybrid synthesis method for multi-exposure image fusion taken by hand-held cameras. Motions either due to the shaky camera or caused by dynamic scenes should be compensated before any content fusion. Any misalignment can easily cause blurring/ghosting artifacts in the fused result. Our hybrid method can deal with such motions and maintain the exposure information of each input effectively. In particular, the proposed method first applies optical flow for a coarse registration, which performs well with complex non-rigid motion but produces deformations at regions with missing correspondences. The absence of correspondences is due to the occlusions of scene parallax or the moving contents. To correct such error registration, we segment images into superpixels and identify problematic alignments based on each superpixel, which is further aligned by PatchMatch. The method combines the efficiency of optical flow and the accuracy of PatchMatch. After PatchMatch correction, we obtain a fully aligned image stack that facilitates a high-quality fusion that is free from blurring/ghosting artifacts. We compare our method with existing fusion algorithms on various challenging examples, including the static/dynamic, the indoor/outdoor and the daytime/nighttime scenes. Experiment results demonstrate the effectiveness and robustness of our method.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ハンドヘルドカメラによるマルチ露光画像融合のためのハイブリッド合成法を提案する。 不安定なカメラによる動きやダイナミックなシーンによる動きは、コンテンツが融合する前に補償されるべきである。 どんなミスアライメントでも、融合した結果において、ぼやけたり、隠したりするアーティファクトを容易に引き起こすことができる。 ハイブリッド方式では,このような動作に対処でき,各入力の露光情報を効果的に維持できる。 特に, 提案手法は, 複雑な非剛体運動では良好に動作するが, 対応に欠ける領域での変形を生じさせる粗い登録に光学的流れを適用する。 対応の欠如は、シーンパララックスや移動内容の閉塞によるものである。 このようなエラー登録を補正するために、イメージをスーパーピクセルに分割し、各スーパーピクセルに基づいて問題のあるアライメントを識別する。 この方法は、光学フローの効率とパッチマッチの精度を組み合わせる。 パッチマッチング補正を行った後,ブレイピングやghostingアーティファクトの不要な高品質な融合を容易にする,完全なアライメントされたイメージスタックを得る。 本手法は,静的/動的,室内/外ドア,昼/夜のシーンなど,既存の融合アルゴリズムと比較した。 実験の結果,本手法の有効性とロバスト性を示した。

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