論文の概要: Dynamic Exposure Burst Image Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.21784v1
• Date: Mon, 23 Mar 2026 10:25:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-24 19:11:39.607156
• Title: Dynamic Exposure Burst Image Restoration
• Title（参考訳）: ダイナミック露光バースト画像復元
• Abstract要約: 本稿では,新しいバースト画像復元パイプラインであるDynamic Exposure Burst Image Restoration (DEBIR)を提案する。 私たちのパイプラインでは、Burst Auto-Exposure Network (BAENet) がバースト画像毎の最適露光時間を推定しています。 バースト画像復元ネットワークは、これらの最適な露光時間を用いて撮影されたバースト画像から高品質な画像を再構成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.052627779925444
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Burst image restoration aims to reconstruct a high-quality image from burst images, which are typically captured using manually designed exposure settings. Although these exposure settings significantly influence the final restoration performance, the problem of finding optimal exposure settings has been overlooked. In this paper, we present Dynamic Exposure Burst Image Restoration (DEBIR), a novel burst image restoration pipeline that enhances restoration quality by dynamically predicting exposure times tailored to the shooting environment. In our pipeline, Burst Auto-Exposure Network (BAENet) estimates the optimal exposure time for each burst image based on a preview image, as well as motion magnitude and gain. Subsequently, a burst image restoration network reconstructs a high-quality image from burst images captured using these optimal exposure times. For training, we introduce a differentiable burst simulator and a three-stage training strategy. Our experiments demonstrate that our pipeline achieves state-of-the-art restoration quality. Furthermore, we validate the effectiveness of our approach on a real-world camera system, demonstrating its practicality.
• Abstract（参考訳）: バースト画像復元は、バースト画像から高品質な画像を再構築することを目的としており、通常は手動でデザインされた露光設定で撮影される。 これらの露光設定は最終修復性能に大きな影響を及ぼすが、最適な露光設定を見つけるという問題は見過ごされている。 本稿では,撮影環境に合わせた露光時間を動的に予測することにより,復元品質を向上させる新しいバースト画像復元パイプラインであるDynamic Exposure Burst Image Restoration (DEBIR)を提案する。 我々のパイプラインでは、Burst Auto-Exposure Network (BAENet) は、プレビュー画像に基づいて各バースト画像の最適露光時間と、動きの大きさと利得を推定する。 その後、バースト画像復元ネットワークは、これらの最適な露光時間を用いて撮影されたバースト画像から高品質な画像を再構成する。 トレーニングには,異なるバーストシミュレータと3段階のトレーニング戦略を導入する。 我々の実験は、パイプラインが最先端の復元品質を達成することを実証した。 さらに,実世界のカメラシステムに対するアプローチの有効性を検証し,その実用性を実証した。

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