优化双曝光高动态范围成像中的光照估计
计算机视觉与模式识别
2024-04-09 v2
摘要
高动态范围成像涉及捕获同一场景的一系列不同曝光设置的帧，以拓宽光的动态范围。这可以通过突发捕获或使用交错式HDR传感器来实现，该传感器在相机图像信号处理器中同时捕获长曝光和短曝光。在相机ISP流水线中，光照估计是关键步骤，旨在估计场景中全局光照的颜色。该估计用于相机ISP白平衡模块，以消除最终图像中不期望的色偏。尽管HDR流水线中捕获了多个帧，但传统的光照估计方法通常仅依赖于场景的单个帧。在本文中，我们探索利用不同曝光时间捕获的帧中的信息。具体来说，我们引入了一个从双曝光图像中提取的简单特征来指导光照估计器，称为双曝光特征。为了验证DEF的有效性，我们使用所提出的DEF采用了两种光照估计器：1）多层感知器网络，称为基于曝光的MLP；2）修改版的卷积颜色恒常性以集成我们的DEF，我们称之为ECCC。EMLP和ECCC都取得了有希望的结果，在某些情况下超越了需要数十万或数百万个参数的先前方法，而EMLP仅需几百个参数，ECCC仅需几千个参数。
引用
@article{arxiv.2403.02449,
title = {Optimizing Illuminant Estimation in Dual-Exposure HDR Imaging},
author = {Mahmoud Afifi and Zhenhua Hu and Liang Liang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.02449},
year = {2024}
}