基于光流与PatchMatch的手持相机输入曝光融合
计算机视觉与模式识别
2023-04-11 v1
摘要
本文提出一种针对手持相机所拍多曝光图像融合的混合合成方法。在任意内容融合之前，应补偿由相机抖动或动态场景引起的运动。任何未对齐都易在融合结果中造成模糊/重影伪影。我们的混合方法可处理此类运动并有效保留各输入的曝光信息。具体而言，所提方法首先应用光流进行粗配准，其对复杂非刚性运动表现良好但在缺失对应关系的区域产生形变。对应缺失源于场景视差遮挡或运动内容。为纠正此类错误配准，我们将图像分割为超像素并基于每个超像素识别问题对齐，进而通过PatchMatch进一步对齐。该方法结合了光流的高效与PatchMatch的准确。经PatchMatch校正后，我们获得完全对齐的图像栈，有助于高质量且无模糊/重影伪影的融合。我们在多种挑战性实例（包括静态/动态、室内/室外以及白天/夜间场景）上将本方法与现有融合算法比较。实验结果证明了本方法的有效性与鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2304.04464,
title = {Exposure Fusion for Hand-held Camera Inputs with Optical Flow and PatchMatch},
author = {Ru Li and Guanghui Liu and Bing Zeng and Shuaicheng Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.04464},
year = {2023}
}