Rekonstruerad HDR-bild Input Rekonstruktion Marksanning Bild. 1. Vad är det för fel på dig? Exponeringen av inmatad LDR-bild i nedre vänstra har reducerats med 3 stopp, vilket avslöjar förlust av information i mättade bildområden. Med hjälp av den föreslagna CNN tränas på HDR-bilddata, kan vi rekonstruera höjdpunktsinformationen realistiskt (överst till höger). Infällningarna visar att den höga ljusstyrkan i gatubelysningen kan återvinnas (översta raden), samt färger och detaljer i större mättade områden (botten raden). Exponeringarna för infällningarna har minskats med 5 respektive 4 stopp i de övre respektive nedre raderna för att underlätta jämförelser. Alla bilder har gammakorrigerats för visning. Kamerasensorer kan endast fånga ett begränsat spektrum av luminans samtidigt, och för att skapa hög dynamisk räckvidd (HDR) bilder en uppsättning olika exponeringar kombineras normalt. I detta dokument tar vi upp problemet med att förutsäga information som har gått förlorad i mättade bildområden, för att möjliggöra HDR-rekonstruktion från en enda exponering. Vi visar att detta problem är väl lämpad för djupt lärande algoritmer, och föreslå en djup konvolutionella neurala nätverk (CNN) som är särskilt utformad med hänsyn till utmaningarna i att förutsäga HDR-värden. För att träna CNN samlar vi en stor datauppsättning av HDR-bilder, som vi förstärker genom att simulera sensormättnad för en rad kameror. För att ytterligare öka robustheten förbereder vi CNN på en simulerad HDR-datauppsättning som skapas från en delmängd av MIT Places-databasen. Vi visar att vårt tillvägagångssätt kan rekonstruera högupplösta visuellt övertygande HDR-resultat i ett brett spektrum av situationer, och att det generaliserar väl till rekonstruktion av bilder som fångas med godtyckliga och low-end-kameror som använder okända kamerasvarsfunktioner och efterbehandling. Dessutom jämför vi med befintliga metoder för HDR-expansion och visar resultat av hög kvalitet även för bildbaserad belysning. Slutligen utvärderar vi resultaten i ett subjektivt experiment som utförs på en HDR-skärm. Detta visar att de rekonstruerade HDR-bilderna är visuellt övertygande, med stora förbättringar jämfört med befintliga metoder.
Eilertsen m.fl. tränade också en UNet-modell för att utveckla högupplösta bilder från ett enda skott REF.
HDR image reconstruction from a single exposure using deep CNNs
{'venue': 'ACM Trans. Graph. 36, 6, Article 178 (2017)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}