Vår tonade HDR-bild Sen (46.12 dB) Kang (40.02 dB) Vår (48.88 dB) Ground Truth Bild. 1................................................................ Vi föreslår en inlärningsbaserad metod för att producera en högkvalitativ HDR-bild (visas i mitten) med tre olika exponerade LDR-bilder av en dynamisk scen (visas till vänster). Vi använder först den optiska flödesmetoden av Liu [2009] för att anpassa bilderna med låg och hög exponering till den med medelhög exponering, som vi kallar referensbilden (visas med blå kant). Observera att vi använder referens för att hänvisa till LDR-bilden med medelexponeringen, som skiljer sig från marken sanningen HDR-bilden. Vårt inlärningssystem genererar en HDR-bild, som är anpassad till referensbilden, men innehåller information från de två andra bilderna. Till exempel är detaljerna på tabellen mättade i referensbilden, men syns i bilden med den kortare exponeringen. Metoden för Kang et al. [2003] kan återställa de mättade regionerna, men innehåller några mindre artefakter. Den patchbaserade metoden för Sen et al. [2012] kan inte korrekt återge detaljerna i denna region på grund av extrem rörelse. Dessutom, Kang et al. 's metod introducerar justering artefakter som visas som rivning i botten infällt. Metoden för Sen et al. ger ett rimligt resultat i denna region, men resultatet är bullrigt eftersom de i hög grad förlitar sig på referensbilden. Vår metod ger ett högkvalitativt resultat, bättre än andra tillvägagångssätt både visuellt och numeriskt. Sekretariatet för rättsliga frågor. 4 för detaljer om processen för att få in LDR och marksanning HDR bilder. De fullständiga bilderna och jämförelsen mot några andra metoder visas i det kompletterande materialet. Skillnaderna i de resultat som presenteras i hela tidningen ses bäst genom att zooma in i den elektroniska versionen. Att producera en hög dynamisk bild (HDR) från en uppsättning bilder med olika exponering är en utmanande process för dynamiska scener. En kategori av befintliga tekniker registrerar först de ingående bilderna till en referensbild och sammanfogar sedan de anpassade bilderna till en HDR-bild. Dock, artefakter av registreringen visas vanligtvis som spökande och riva i den slutliga HDR-bilder. I detta dokument föreslår vi en inlärningsbaserad strategi för att ta itu med detta problem för dynamiska scener. Vi använder ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) som vår inlärningsmodell och presentera och jämföra tre olika systemarkitekturer för att modellera HDR-sammanfogningsprocessen. Dessutom skapar vi en stor datauppsättning av indata av LDR-bilder och deras motsvarande marksanning HDR-bilder för att träna vårt system. Vi demonstrerar vårt systems prestanda genom att producera högkvalitativa HDR-bilder från tre LDR-bilder. Experimentella resultat visar att vår metod konsekvent ger bättre resultat än flera toppmoderna metoder på utmanande scener.
Kalantari m.fl. REF använde optiskt flöde för att anpassa indataavbildningarna till referensbilden och använde sedan ett konvolutionellt neuralt nätverk för att få HDR-avbildningen.
Deep high dynamic range imaging of dynamic scenes
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}