获取高质量图像仅需包围曝光
计算机视觉与模式识别
2025-01-27 v5 图像与视频处理
摘要
在低光环境下获取内容清晰的高质量照片是高度期望的，但也充满挑战。尽管多图像处理方法（使用连拍、双重曝光或多重曝光图像）在解决这一问题上取得了显著进展，但它们通常专注于特定的恢复或增强问题，并未充分挖掘利用多张图像的潜力。基于多重曝光图像在去噪、去模糊、高动态范围成像和超分辨率方面具有互补性的事实，我们在本工作中提出利用包围曝光摄影，通过结合这些任务来获取高质量图像。由于收集真实世界成对数据的困难，我们建议一种解决方案，即首先使用合成的成对数据预训练模型，然后将其适应于真实世界的无标签图像。特别地，我们提出了一种时间调制循环网络（TMRNet）和自监督适应方法。此外，我们构建了数据模拟流水线以合成成对数据，并收集了来自 200 个夜间场景的真实世界图像。在两个数据集上的实验表明，我们的方法表现优于 SOTA 的多图像处理方法。代码和数据集可在 https://github.com/cszhilu1998/BracketIRE 获取。
引用
@article{arxiv.2401.00766,
title = {Exposure Bracketing Is All You Need For A High-Quality Image},
author = {Zhilu Zhang and Shuohao Zhang and Renlong Wu and Zifei Yan and Wangmeng Zuo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.00766},
year = {2025}
}
备注
ICLR 2025