Abstrakt. I detta dokument föreslås den första icke-flödesbaserade djupa ramen för hög dynamisk räckvidd (HDR) avbildning av dynamiska scener med storskaliga förgrundsrörelser. I toppmodern djup HDR-avbildning är ingångsbilder först i linje med optiska flöden innan sammanslagning, som fortfarande är felbenägna på grund av ocklusion och stora rörelser. I skarp kontrast till flödesbaserade metoder formulerar vi HDR-avbildning som ett bildöversättningsproblem utan optiska flöden. Dessutom kan vårt enkla översättningsnätverk automatiskt hallucinera rimliga HDR-detaljer i närvaro av total ocklusion, mättnad och underexponering, som annars är nästan omöjliga att återhämta sig genom konventionella optimeringsmetoder. Vårt ramverk kan också utökas för olika referensbilder. Vi gjorde omfattande kvalitativa och kvantitativa jämförelser för att visa att vårt tillvägagångssätt ger utmärkta resultat där färgartefakter och geometriska förvrängningar avsevärt reduceras jämfört med befintliga state-of-the-art metoder, och är robust över olika ingångar, inklusive bilder utan radiometrisk kalibrering.
Wu och Al. REF har föreslagit att man ska ta itu med multiexponering av HDR-avbildning som ett problem med bildöversättning.
Deep High Dynamic Range Imaging with Large Foreground Motions
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}