論文の概要: Deterministic Neural Illumination Mapping for Efficient Auto-White Balance Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.03939v1
• Date: Mon, 7 Aug 2023 22:44:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-09 14:45:30.104736
• Title: Deterministic Neural Illumination Mapping for Efficient Auto-White Balance Correction
• Title（参考訳）: 効率的な自己白バランス補正のための決定論的神経照明マッピング
• Authors: Furkan K{\i}nl{\i}, Do\u{g}a Y{\i}lmaz, Bar{\i}\c{s} \"Ozcan, Furkan K{\i}ra\c{c}
• Abstract要約: オートホワイトバランス(オートホワイトバランス、Auto-white Balance、AWB)は、様々な照明シナリオにおいて正確で一貫した色補正のために、画像信号処理装置において重要な操作である。 本稿では,高解像度画像上での同等あるいは優れた性能で,少なくとも35倍高速な処理を実現する,新規で効率的なAWB補正手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.441021278275805
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Auto-white balance (AWB) correction is a critical operation in image signal processors for accurate and consistent color correction across various illumination scenarios. This paper presents a novel and efficient AWB correction method that achieves at least 35 times faster processing with equivalent or superior performance on high-resolution images for the current state-of-the-art methods. Inspired by deterministic color style transfer, our approach introduces deterministic illumination color mapping, leveraging learnable projection matrices for both canonical illumination form and AWB-corrected output. It involves feeding high-resolution images and corresponding latent representations into a mapping module to derive a canonical form, followed by another mapping module that maps the pixel values to those for the corrected version. This strategy is designed as resolution-agnostic and also enables seamless integration of any pre-trained AWB network as the backbone. Experimental results confirm the effectiveness of our approach, revealing significant performance improvements and reduced time complexity compared to state-of-the-art methods. Our method provides an efficient deep learning-based AWB correction solution, promising real-time, high-quality color correction for digital imaging applications. Source code is available at https://github.com/birdortyedi/DeNIM/
• Abstract（参考訳）: オートホワイトバランス(オートホワイトバランス、Auto-white Balance、AWB)は、様々な照明シナリオにおいて正確で一貫した色補正のための画像信号処理装置において重要な操作である。 本稿では,現在最先端の高解像度画像に対して,少なくとも35倍高速な処理を実現する,新しい,効率的なAWB補正手法を提案する。 本手法は,定性的な色調変換に着想を得て,学習可能な投影行列を標準照明形式とAWB補正出力の両方に活用する。 これは高分解能画像と対応する潜在表現をマッピングモジュールに供給し、正準形式を導出し、さらにピクセル値を修正されたバージョンにマッピングする別のマッピングモジュールを含む。 この戦略は解像度に依存しないように設計されており、事前訓練されたAWBネットワークをバックボーンとしてシームレスに統合することができる。 実験の結果,本手法の有効性を確認し,性能改善と時間複雑性の低減が得られた。 本手法は,デジタル画像のリアルタイムかつ高品質な色補正を約束する,効率的な深層学習に基づくAWB補正ソリューションを提供する。 ソースコードはhttps://github.com/birdortyedi/DeNIM/で入手できる。

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