論文の概要: Robust estimation of exposure ratios in multi-exposure image stacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02968v1
• Date: Sat, 5 Aug 2023 23:42:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-08 17:29:26.928177
• Title: Robust estimation of exposure ratios in multi-exposure image stacks
• Title（参考訳）: マルチ露光画像スタックにおける露光率のロバスト推定
• Authors: Param Hanji and Rafa{\l} K. Mantiuk
• Abstract要約: 入力画像から直接露光率を推定する。 カメラノイズによる推定誤差を最小限に抑えるために,一対の露光から画素を選択できる最適化問題として露出時間推定を導出する。 複数の空間タイルから画素を収集することにより、カメラや物体の動きによる画素の不一致に容易に対応できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.896872610715375
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Merging multi-exposure image stacks into a high dynamic range (HDR) image requires knowledge of accurate exposure times. When exposure times are inaccurate, for example, when they are extracted from a camera's EXIF metadata, the reconstructed HDR images reveal banding artifacts at smooth gradients. To remedy this, we propose to estimate exposure ratios directly from the input images. We derive the exposure time estimation as an optimization problem, in which pixels are selected from pairs of exposures to minimize estimation error caused by camera noise. When pixel values are represented in the logarithmic domain, the problem can be solved efficiently using a linear solver. We demonstrate that the estimation can be easily made robust to pixel misalignment caused by camera or object motion by collecting pixels from multiple spatial tiles. The proposed automatic exposure estimation and alignment eliminates banding artifacts in popular datasets and is essential for applications that require physically accurate reconstructions, such as measuring the modulation transfer function of a display. The code for the method is available.
• Abstract（参考訳）: マルチ露光画像スタックをハイダイナミックレンジ(HDR)画像にマージするには、正確な露光時間を知る必要がある。 例えば、カメラのEXIFメタデータから抽出された露出時間が不正確な場合、再構成されたHDR画像は、スムーズな勾配でバンドリングアーティファクトを明らかにする。 そこで本研究では,入力画像から露光率を直接推定する手法を提案する。 カメラノイズによる推定誤差を最小限に抑えるために,一対の露光から画素を選択できる最適化問題として露出時間推定を導出する。 対数領域に画素値が表される場合、線形解法を用いて効率よく問題を解くことができる。 複数の空間タイルから画素を収集することにより、カメラや物体の動きによる画素の不一致に容易に対応できることを示す。 提案する自動露光推定とアライメントは,一般的なデータセットにおけるバンドングアーティファクトを除去し,ディスプレイの変調伝達関数の測定など,物理的に正確な再構成を必要とするアプリケーションに必須である。 このメソッドのコードは利用可能である。

関連論文リスト

• bit2bit: 1-bit quanta video reconstruction via self-supervised photon prediction [57.199618102578576]
  疎二分量時間画像データから高画質の画像スタックを元の解像度で再構成する新しい方法であるbit2bitを提案する。 Poisson denoisingの最近の研究に触発されて、スパースバイナリ光子データから高密度な画像列を生成するアルゴリズムを開発した。 本研究では,様々な課題の画像条件下でのSPADの高速映像を多種多種に含む新しいデータセットを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-30T17:30:35Z)
• Joint Video Multi-Frame Interpolation and Deblurring under Unknown Exposure Time [101.91824315554682]
  本研究では,より現実的で挑戦的なタスク – 複数フレームのジョイントビデオと,未知の露光時間下での劣化 – を野心的に目標とする。 我々はまず,入力されたぼやけたフレームから露出認識表現を構築するために,教師付きコントラスト学習の変種を採用する。 次に、プログレッシブ露光適応型畳み込みと動き改善による露出と動きの表現に基づいて、映像再構成ネットワークを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-27T09:43:42Z)
• Multi-Exposure HDR Composition by Gated Swin Transformer [8.619880437958525]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-15T15:38:43Z)
• MELON: NeRF with Unposed Images in SO(3) [35.093700416540436]
  ニューラルネットワークは、非提示画像から最先端の精度でニューラルラジアンス場を再構築でき、対向的アプローチの10倍のビューを必要とすることを示す。 ニューラルネットを用いてポーズ推定を正則化することにより,提案手法は非ポーズ画像から最先端の精度でニューラルレイディアンス場を再構築し,敵のアプローチの10倍のビューを要求できることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-14T17:33:39Z)
• Shakes on a Plane: Unsupervised Depth Estimation from Unstabilized Photography [54.36608424943729]
  2秒で取得した12メガピクセルのRAWフレームの「長バースト」では,自然手震動のみからの視差情報で高品質のシーン深度を回復できることが示されている。 我々は、長時間バーストデータにニューラルRGB-D表現を適合させるテスト時間最適化手法を考案し、シーン深度とカメラモーションを同時に推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-22T18:54:34Z)
• Robustifying the Multi-Scale Representation of Neural Radiance Fields [86.69338893753886]
  実世界の画像の両問題を克服するために,頑健なマルチスケールニューラルラジアンス場表現手法を提案する。 提案手法は,NeRFにインスパイアされたアプローチを用いて,マルチスケール画像効果とカメラ位置推定問題に対処する。 例えば、日常的に取得したマルチビュー画像からオブジェクトの正確な神経表現を行うためには、カメラの正確な位置推定が不可欠であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-09T11:46:45Z)
• CuDi: Curve Distillation for Efficient and Controllable Exposure Adjustment [86.97592472794724]
  そこで我々は, 対や不対のデータを必要とせず, 効率よくかつ制御可能な露光調整のためのCuDi曲線蒸留法を提案する。 提案手法は,ゼロ参照学習と曲線ベースのフレームワークを,実効的な低照度画像強調手法であるゼロDCEから継承する。 提案手法は, 高速で頑健でフレキシブルな性能に優れ, 実シーンにおける最先端の手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-28T17:53:46Z)
• Learning Spatially Varying Pixel Exposures for Motion Deblurring [49.07867902677453]
  本研究では,空間的に異なる画素の露光を利用して動きを損なう新しい手法を提案する。 我々の研究は、未来のコンピュータイメージングにおいて、焦点面センサー-プロセッサが果たすべき役割を説明している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-14T23:41:49Z)
• IMU-Assisted Learning of Single-View Rolling Shutter Correction [16.242924916178282]
  ローリングシャッター歪みは、写真やコンピュータビジョンアルゴリズムにとって非常に望ましくない。 回転シャッター補正のための1つの画像から深度と行ワイドポーズを予測するディープニューラルネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-05T21:33:25Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。