基于带可编辑模式蒸馏 3D LUT 网格的多曝光图像融合
计算机视觉与模式识别
2024-12-19 v1
摘要
随着手持设备成像分辨率的提高，现有的多曝光图像融合算法难以实时生成超高分辨率的动态范围图像。除此之外，设计可管理和可编辑的算法以适应实际应用场景不同需求的趋势日益显现。为了解决这些问题，我们引入了 3D LUT 技术，该技术可以在资源受限的设备上实时增强超高清（UHD）分辨率图像。然而，由于来自不同曝光率的多幅图像的信息融合具有不确定性，这种不确定性对 3D LUT 网格的泛化能力提出了严峻挑战。为了解决这一问题并确保模型拥有稳健的学习空间，我们提出使用师生网络在 3D LUT 网格上对不确定性进行建模。此外，我们利用隐式表示函数为多曝光图像融合算法提供了一种可编辑模式，以满足不同场景的需求。大量实验表明，我们提出的方法在效率和准确性方面具有很强的竞争力。
引用
@article{arxiv.2412.13749,
title = {Multi-Exposure Image Fusion via Distilled 3D LUT Grid with Editable Mode},
author = {Xin Su and Zhuoran Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.13749},
year = {2024}
}