論文の概要: Improving Lens Flare Removal with General Purpose Pipeline and Multiple Light Sources Recovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16460v1
• Date: Thu, 31 Aug 2023 04:58:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-01 17:38:03.325572
• Title: Improving Lens Flare Removal with General Purpose Pipeline and Multiple Light Sources Recovery
• Title（参考訳）: 汎用パイプラインと複数光源の回収によるレンズフレア除去の改善
• Authors: Yuyan Zhou, Dong Liang, Songcan Chen, Sheng-Jun Huang, Shuo Yang, Chongyi Li
• Abstract要約: フレアアーティファクトは、画像の視覚的品質と下流のコンピュータビジョンタスクに影響を与える。 現在の方法では、画像信号処理パイプラインにおける自動露光やトーンマッピングは考慮されていない。 本稿では、ISPを再検討し、より信頼性の高い光源回収戦略を設計することで、レンズフレア除去性能を向上させるソリューションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.71080926778413
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: When taking images against strong light sources, the resulting images often contain heterogeneous flare artifacts. These artifacts can importantly affect image visual quality and downstream computer vision tasks. While collecting real data pairs of flare-corrupted/flare-free images for training flare removal models is challenging, current methods utilize the direct-add approach to synthesize data. However, these methods do not consider automatic exposure and tone mapping in image signal processing pipeline (ISP), leading to the limited generalization capability of deep models training using such data. Besides, existing methods struggle to handle multiple light sources due to the different sizes, shapes and illuminance of various light sources. In this paper, we propose a solution to improve the performance of lens flare removal by revisiting the ISP and remodeling the principle of automatic exposure in the synthesis pipeline and design a more reliable light sources recovery strategy. The new pipeline approaches realistic imaging by discriminating the local and global illumination through convex combination, avoiding global illumination shifting and local over-saturation. Our strategy for recovering multiple light sources convexly averages the input and output of the neural network based on illuminance levels, thereby avoiding the need for a hard threshold in identifying light sources. We also contribute a new flare removal testing dataset containing the flare-corrupted images captured by ten types of consumer electronics. The dataset facilitates the verification of the generalization capability of flare removal methods. Extensive experiments show that our solution can effectively improve the performance of lens flare removal and push the frontier toward more general situations.
• Abstract（参考訳）: 強い光源に対して画像を撮影する場合、得られた画像は異種のフレアアーティファクトを含むことが多い。 これらのアーティファクトは、画像の視覚品質と下流のコンピュータビジョンタスクに重要な影響を与える。 フレア除去モデルをトレーニングするためのフレア破損/フレアフリー画像の実際のデータ対の収集は困難であるが、現在の手法ではデータ合成に直接付加アプローチを採用している。 しかし、これらの手法は画像信号処理パイプライン(isp)における自動露光やトーンマッピングを考慮せず、そのようなデータを用いた深層モデルトレーニングの一般化能力に制限がかかっている。 既存の方法は、様々な光源のサイズ、形状、照度が異なるため、複数の光源を扱うのに苦労している。 本稿では,ispを再検討し,合成パイプラインにおける自動露光原理を再構成し,より信頼性の高い光源回収戦略を設計することにより,レンズフレア除去性能を向上させる方法を提案する。 新しいパイプラインは、凸結合による局所照明とグローバル照明を区別し、グローバル照明シフトと局所過飽和を回避し、現実的なイメージングにアプローチする。 複数光源を凸的に回収する戦略は,光度レベルに基づいてニューラルネットワークの入力と出力を平均化することにより,光源の識別に厳しいしきい値が不要になる。 また,10種類の家電製品から得られたフレア崩壊画像を含むフレア除去試験データセットを新たに提供した。 データセットはフレア除去法の一般化機能の検証を容易にする。 広範な実験により, レンズフレア除去性能を効果的に向上し, フロンティアをより一般的な状況に向かわせることができた。

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