論文の概要: Retinex-MEF: Retinex-based Glare Effects Aware Unsupervised Multi-Exposure Image Fusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07235v1
- Date: Mon, 10 Mar 2025 12:19:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-11 15:47:50.174895
- Title: Retinex-MEF: Retinex-based Glare Effects Aware Unsupervised Multi-Exposure Image Fusion
- Title（参考訳）: Retinex-MEF:Retinex-based Glare Effects Aware Unsupervised Multi-Exposure Image Fusion
- Authors: Haowen Bai, Jiangshe Zhang, Zixiang Zhao, Lilun Deng, Yukun Cui, Shuang Xu,
- Abstract要約: マルチ露光画像融合は、同一シーンの複数の低ダイナミックレンジ画像を単一の高ダイナミックレンジ画像に集約する。
マルチ露光画像融合におけるRetinex理論の適応性を向上するために,textbf(Retinex-MEF)と呼ばれる教師なし制御可能な手法を導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.733055563028039
- License:
- Abstract: Multi-exposure image fusion consolidates multiple low dynamic range images of the same scene into a singular high dynamic range image. Retinex theory, which separates image illumination from scene reflectance, is naturally adopted to ensure consistent scene representation and effective information fusion across varied exposure levels. However, the conventional pixel-wise multiplication of illumination and reflectance inadequately models the glare effect induced by overexposure. To better adapt this theory for multi-exposure image fusion, we introduce an unsupervised and controllable method termed~\textbf{(Retinex-MEF)}. Specifically, our method decomposes multi-exposure images into separate illumination components and a shared reflectance component, and effectively modeling the glare induced by overexposure. Employing a bidirectional loss constraint to learn the common reflectance component, our approach effectively mitigates the glare effect. Furthermore, we establish a controllable exposure fusion criterion, enabling global exposure adjustments while preserving contrast, thus overcoming the constraints of fixed-level fusion. A series of experiments across multiple datasets, including underexposure-overexposure fusion, exposure control fusion, and homogeneous extreme exposure fusion, demonstrate the effective decomposition and flexible fusion capability of our model.
- Abstract（参考訳）: マルチ露光画像融合は、同一シーンの複数の低ダイナミックレンジ画像を単一の高ダイナミックレンジ画像に集約する。
画像の照度とシーン反射を分離するレチネックス理論は自然に採用され、様々な露出レベルにおける一貫したシーン表現と効果的な情報融合が保証される。
しかし、従来の画素ワイドな照明と反射率の乗算は、過剰露光によって引き起こされるグラア効果を不十分にモデル化する。
マルチ露光画像融合にこの理論を適応させるために、制御不能で制御不能な手法である~\textbf{(Retinex-MEF)}を導入する。
具体的には、マルチ露光画像を別個の照明成分と共有反射成分に分解し、過剰露光によって誘発されるグレアを効果的にモデル化する。
共通反射率成分を学習するために双方向の損失制約を用いることで,本手法はグレア効果を効果的に軽減する。
さらに,コントラストを保ちながらグローバルな露光調整を可能にし,固定レベル核融合の制約を克服する。
マルチデータセットにまたがる一連の実験は、低露光露光融合、露光制御融合、均質極端露光融合を含む、我々のモデルの効率的な分解性とフレキシブルな融合能力を示す。
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