論文の概要: Optimizing Illuminant Estimation in Dual-Exposure HDR Imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02449v1
- Date: Mon, 4 Mar 2024 20:05:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-06 17:11:17.440299
- Title: Optimizing Illuminant Estimation in Dual-Exposure HDR Imaging
- Title（参考訳）: デュアル露光HDRイメージングにおける照度推定の最適化
- Authors: Mahmoud Afifi, Zhenhua Hu, Liang Liang
- Abstract要約: 両露光画像から抽出した簡単な特徴を照度推定のガイドとして導入する。
DEFの効率性を検証するために,提案したDefを用いた2つの照度推定器を用いた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.61216512426895
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: High dynamic range (HDR) imaging involves capturing a series of frames of the
same scene, each with different exposure settings, to broaden the dynamic range
of light. This can be achieved through burst capturing or using staggered HDR
sensors that capture long and short exposures simultaneously in the camera
image signal processor (ISP). Within camera ISP pipeline, illuminant estimation
is a crucial step aiming to estimate the color of the global illuminant in the
scene. This estimation is used in camera ISP white-balance module to remove
undesirable color cast in the final image. Despite the multiple frames captured
in the HDR pipeline, conventional illuminant estimation methods often rely only
on a single frame of the scene. In this paper, we explore leveraging
information from frames captured with different exposure times. Specifically,
we introduce a simple feature extracted from dual-exposure images to guide
illuminant estimators, referred to as the dual-exposure feature (DEF). To
validate the efficiency of DEF, we employed two illuminant estimators using the
proposed DEF: 1) a multilayer perceptron network (MLP), referred to as
exposure-based MLP (EMLP), and 2) a modified version of the convolutional color
constancy (CCC) to integrate our DEF, that we call ECCC. Both EMLP and ECCC
achieve promising results, in some cases surpassing prior methods that require
hundreds of thousands or millions of parameters, with only a few hundred
parameters for EMLP and a few thousand parameters for ECCC.
- Abstract（参考訳）: 高ダイナミックレンジ(hdr)イメージングは、それぞれ異なる露出設定を持つ同じシーンの一連のフレームをキャプチャすることで、ダイナミックレンジの光を広める。
これは、バーストキャプチャや、カメラ画像信号処理装置(isp)で長時間および短時間の露光を同時に捉えるスタガーhdrセンサーを使用することで達成できる。
カメラISPパイプライン内では、シーン内のグローバル照度の色を推定するために、照度推定が重要なステップである。
この推定は、最終画像の望ましくないカラーキャストを取り除くために、カメラISPホワイトバランスモジュールで使用される。
HDRパイプラインでキャプチャされた複数のフレームにもかかわらず、従来の照度推定法はシーンの1つのフレームにのみ依存することが多い。
本稿では,異なる露光時間で取得したフレームからの情報を活用することを検討する。
具体的には,二重露光画像から抽出した簡易な特徴を,二重露光特徴(def)と呼ばれる照度推定器に導入する。
DEFの効率性を検証するために,提案したDefを用いた2つの照度推定器を用いた。
1) 多層パーセプトロンネットワーク(mlp)、すなわち露出型mlp(emlp)、
2)convolutional color constancy (ccc) の修正版は、我々がecccと呼ぶdefを統合する。
emlpとecccの両方が有望な結果を達成し、場合によっては数十万から数百万のパラメータを必要とする以前のメソッドを上回り、emlpには数百のパラメータと、ecccには数千のパラメータしか持たない。
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