論文の概要: Snapshot High Dynamic Range Imaging with a Polarization Camera

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08094v1
• Date: Wed, 16 Aug 2023 02:04:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-17 15:15:19.928150
• Title: Snapshot High Dynamic Range Imaging with a Polarization Camera
• Title（参考訳）: 偏光カメラを用いたスナップショット高ダイナミックレンジイメージング
• Authors: Mingyang Xie, Matthew Chan, Christopher Metzler
• Abstract要約: 本稿では,オフザシェルフ偏光カメラを高性能HDRカメラに変える方法を提案する。 ポーラライザの向きによって決定される露出の異なる4つの画像を同時にキャプチャすることができる。 我々は,これらの測定値からHDR画像(一極性)を再構成するための,外乱・自己校正アルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6445605125467574
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: High dynamic range (HDR) images are important for a range of tasks, from navigation to consumer photography. Accordingly, a host of specialized HDR sensors have been developed, the most successful of which are based on capturing variable per-pixel exposures. In essence, these methods capture an entire exposure bracket sequence at once in a single shot. This paper presents a straightforward but highly effective approach for turning an off-the-shelf polarization camera into a high-performance HDR camera. By placing a linear polarizer in front of the polarization camera, we are able to simultaneously capture four images with varied exposures, which are determined by the orientation of the polarizer. We develop an outlier-robust and self-calibrating algorithm to reconstruct an HDR image (at a single polarity) from these measurements. Finally, we demonstrate the efficacy of our approach with extensive real-world experiments.
• Abstract（参考訳）: 高ダイナミックレンジ(HDR)画像は、ナビゲーションから消費者写真まで、様々なタスクにおいて重要である。 したがって、多数の特殊なHDRセンサーが開発され、最も成功したのは、画素当たりの可変露光のキャプチャに基づくものである。 基本的に、これらの方法は1ショットで一度に露光ブラケットシーケンス全体をキャプチャする。 本稿では,市販の偏光カメラを高性能hdrカメラに変換するための,単純かつ高効率なアプローチを提案する。 偏光カメラの前に直線偏光子を配置することで、偏光器の向きによって決定される、露出の異なる4つの画像を同時に撮影することができる。 我々は,これらの測定値からHDR画像(一極性)を再構成するための,外乱・自己校正アルゴリズムを開発した。 最後に,本手法の有効性を実世界の実験で実証する。

関連論文リスト

• Event-based Asynchronous HDR Imaging by Temporal Incident Light Modulation [54.64335350932855]
  我々は,HDRイメージングの課題に関する重要な知見に基づいて,Pixel-Asynchronous HDRイメージングシステムを提案する。 提案システムでは,DVS(Dynamic Vision Sensors)とLCDパネルを統合する。 LCDパネルは、その透過性を変化させてDVSの照射インシデントを変調し、ピクセル非依存のイベントストリームをトリガーする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-14T13:45:09Z)
• Self-Supervised High Dynamic Range Imaging with Multi-Exposure Images in Dynamic Scenes [58.66427721308464]
  Selfは、訓練中にダイナミックなマルチ露光画像のみを必要とする自己教師型再構成手法である。 Selfは最先端の自己管理手法に対して優れた結果を出し、教師付き手法に匹敵するパフォーマンスを実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T07:10:49Z)
• GlowGAN: Unsupervised Learning of HDR Images from LDR Images in the Wild [74.52723408793648]
  そこで本研究では,HDR画像の生成モデルを構築するための第1の手法について述べる。 鍵となる考え方は、GAN(Generative Adversarial Network)を訓練して、様々な露光下でLDRに投影された場合、実際のLDR画像と区別できないHDR画像を生成することである。 実験の結果,GlowGANはランドスケープ,雷,窓など多くの難題において,光現実的HDR画像を合成できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-22T15:42:08Z)
• High Dynamic Range and Super-Resolution from Raw Image Bursts [52.341483902624006]
  本稿では,露光ブラケット付きハンドヘルドカメラで撮影した原写真からの高解像度・高ダイナミックレンジカラー画像の再構成について紹介する。 提案アルゴリズムは,画像復元における最先端の学習手法と比較して,メモリ要求の少ない高速なアルゴリズムである。 実験では、ハンドヘルドカメラで野生で撮影された実際の写真に最大4ドル(約4,800円)の超高解像度な要素で優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-29T13:31:28Z)
• Deep Polarimetric HDR Reconstruction [6.018211924071185]
  偏光カメラを用いた学習に基づく高ダイナミックレンジ(HDR)再構成手法を提案する。 ディープポラリメトリックHDRレコンストラクション(DPHR)は、偏光カメラから利用できる偏光キューを使用する機能マスキング機構である。 本研究では,DPHRが最先端HDR再構成アルゴリズムよりも有効であることを示す定性的および定量的評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-27T02:28:39Z)
• Self-supervised HDR Imaging from Motion and Exposure Cues [14.57046548797279]
  本稿では,学習可能なHDR推定のための新たな自己教師型アプローチを提案する。 実験の結果,提案手法を用いて訓練したHDRモデルは,全監督下で訓練したモデルと性能の競争力を発揮することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-23T10:22:03Z)
• FlexHDR: Modelling Alignment and Exposure Uncertainties for Flexible HDR Imaging [0.9185931275245008]
  高品質なHDR結果を生成するためにアライメントと露出の不確かさをモデル化する新しいHDRイメージング技術を提案する。 本研究では,HDRを意識した不確実性を考慮したアライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・アライメント・ 実験結果から,本手法は最先端の高画質HDR画像を最大0.8dBPSNRで生成できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-07T14:27:17Z)
• HDR-NeRF: High Dynamic Range Neural Radiance Fields [70.80920996881113]
  我々は、低ダイナミックレンジ(LDR)ビューの集合からHDR放射界を異なる露光で復元するために、高ダイナミックレンジニューラルレイディアンス場(-NeRF)を提案する。 異なる露出下で、新しいHDRビューと新しいLDRビューの両方を生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-29T11:06:39Z)
• Deep Snapshot HDR Reconstruction Based on the Polarization Camera [3.534261120716916]
  オンチップマイクロポーラライザ技術により、4つの空間整列および時間同期偏光画像を取得できるようになりました。 本研究では,偏光画像中の画素の露光時間と光の偏光度と偏光角度の関係について検討した。 偏光画像を用いてHDR画像を復元するディープスナップショットHDR再構築フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-12T17:35:10Z)
• Deep Snapshot HDR Imaging Using Multi-Exposure Color Filter Array [14.5106375775521]
  本稿では,有効損失と入力データの正規化を同時に実現する輝度正規化の考え方を紹介する。 2つの公開HDR画像データセットを用いた実験結果から,我々のフレームワークが他のスナップショット手法より優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-20T06:31:37Z)
• HDR-GAN: HDR Image Reconstruction from Multi-Exposed LDR Images with Large Motions [62.44802076971331]
  マルチ露光LDR画像からHDR画像を合成するための新しいGANモデルHDR-GANを提案する。 本手法は,敵対学習を取り入れることで,欠落したコンテンツのある領域に忠実な情報を生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-03T11:42:35Z)

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。