論文の概要: Optimizing Illuminant Estimation in Dual-Exposure HDR Imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02449v2
- Date: Sun, 7 Apr 2024 01:55:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-10 00:47:03.782578
- 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）: 12.111547047497073
- 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）: ハイダイナミックレンジ(HDR)イメージングでは、同じシーンの一連のフレームをそれぞれ異なる露光条件で捉え、光のダイナミックレンジを広げる。
これは、カメライメージ信号プロセッサ(ISP)において、長い露光と短い露光を同時にキャプチャするスタッガーされたHDRセンサをバーストキャプチャまたは使用することで実現される。
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,異なる露光時間でキャプチャしたフレームからの情報を活用する方法について検討する。
具体的には、デュアル露光画像から抽出した簡単な特徴を導入し、デュアル露光特徴 (DEF) と呼ばれる照度推定器を誘導する。
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)
2) コンボリューションカラーコンステンシー(CCC)を改良して,ECCCと呼ぶDEFを統合する。
EMLPとECCCはどちらも有望な結果を達成するが、場合によっては、EMLPには数百のパラメータ、ECCCには数千のパラメータしか必要としない。
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