論文の概要: UltraLED: Learning to See Everything in Ultra-High Dynamic Range Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.07741v1
• Date: Thu, 09 Oct 2025 03:29:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-10 17:54:14.844715
• Title: UltraLED: Learning to See Everything in Ultra-High Dynamic Range Scenes
• Title（参考訳）: 超高ダイナミックレンジシーンですべてを見ることを学ぶUltraLED
• Authors: Yuang Meng, Xin Jin, Lina Lei, Chun-Le Guo, Chongyi Li,
• Abstract要約: 超高ダイナミックレンジのシーンは、明るい領域と暗い領域の間に顕著な露光差を示す。 RGBベースのブラケット法は、短距離露光ペアを使用して両端の細部をキャプチャできるが、修正ミスやゴーストのアーティファクトの影響を受けやすい。 本研究では,ゴーストや動きのぼかしを本質的に回避する,単一の短時間露光フレームにのみ依存する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.974462689166394
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Ultra-high dynamic range (UHDR) scenes exhibit significant exposure disparities between bright and dark regions. Such conditions are commonly encountered in nighttime scenes with light sources. Even with standard exposure settings, a bimodal intensity distribution with boundary peaks often emerges, making it difficult to preserve both highlight and shadow details simultaneously. RGB-based bracketing methods can capture details at both ends using short-long exposure pairs, but are susceptible to misalignment and ghosting artifacts. We found that a short-exposure image already retains sufficient highlight detail. The main challenge of UHDR reconstruction lies in denoising and recovering information in dark regions. In comparison to the RGB images, RAW images, thanks to their higher bit depth and more predictable noise characteristics, offer greater potential for addressing this challenge. This raises a key question: can we learn to see everything in UHDR scenes using only a single short-exposure RAW image? In this study, we rely solely on a single short-exposure frame, which inherently avoids ghosting and motion blur, making it particularly robust in dynamic scenes. To achieve that, we introduce UltraLED, a two-stage framework that performs exposure correction via a ratio map to balance dynamic range, followed by a brightness-aware RAW denoiser to enhance detail recovery in dark regions. To support this setting, we design a 9-stop bracketing pipeline to synthesize realistic UHDR images and contribute a corresponding dataset based on diverse scenes, using only the shortest exposure as input for reconstruction. Extensive experiments show that UltraLED significantly outperforms existing single-frame approaches. Our code and dataset are made publicly available at https://srameo.github.io/projects/ultraled.
• Abstract（参考訳）: 超高ダイナミックレンジ(UHDR)のシーンは、明るい領域と暗い領域の間に顕著な露光差を示す。 このような状況は、夜間の光源のある場面でよく見られる。 標準的な露光設定であっても、境界ピークを持つバイモーダル強度分布がしばしば出現し、ハイライトとシャドウの詳細の両方を同時に保存することは困難である。 RGBベースのブラケット法は、短距離露光ペアを使用して両端の細部をキャプチャできるが、修正ミスやゴーストのアーティファクトの影響を受けやすい。 短い露光画像はすでに十分なハイライトを保っていることがわかった。 UHDR再建の主な課題は、暗黒領域の情報の復調と回復である。 RGB画像と比較して、RAW画像は、高いビット深度と予測可能なノイズ特性のおかげで、この課題に対処する可能性がある。 短い露光RAW画像だけでUHDRシーンのすべてを見ることができるか? 本研究では,ゴーストや動きのぼやけを本質的に回避し,ダイナミックなシーンで特に頑丈な単一露光フレームにのみ依存する。 そこで本研究では、ダイナミックレンジのバランスを保ちながら比マップによる露光補正を行うための2段階フレームワークであるUltraLEDと、暗黒領域のディテールリカバリを強化する輝度認識RAWデノイザを導入する。 この設定を支援するため,実写のUHDR画像を合成する9ストップブラケットパイプラインを設計し,最も短い露光のみを入力として,多様なシーンに基づいて対応するデータセットをコントリビュートする。 大規模な実験により、UltraLEDは既存の単一フレームアプローチよりも大幅に優れていた。 私たちのコードとデータセットはhttps://srameo.github.io/projects/ultraledで公開されています。

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