Intensity Mapping Functions For HDR Panorama Imaging: Weighted Histogram Averaging

要約

このような場合、入力画像の最も明るい部分と最も暗い部分における色の歪みや細部の喪失の可能性があるため、露出の異なる複数の画像をスティッチングすることは困難である。本論文では、まず、重み付きヒストグラム平均化(WHA)という新しい概念を導入した、新しい強度マッピングアルゴリズムを提案する。提案するWHAアルゴリズムは、強度マッピング関数(IMF)の非減少特性を利用して構築される2つの画像のヒストグラムビン間の対応関係を利用する。次に、このWHAアルゴリズムを用いて、露出の異なるパノラマ画像群を合成します。中間パノラマ画像は、最終的に最新のマルチスケール露出融合(MEF)アルゴリズムによって融合され、最終的なパノラマ画像が生成されます。提案するWHAアルゴリズムは、関連する最新のインテンシティマッピング手法を大幅に上回ることが、広範な実験により示されています。また、提案するハイダイナミックレンジ(HDR)スティッチングアルゴリズムは、入力画像の最も明るい領域と最も暗い領域の詳細をよく保存しています。関連資料は、再現性のある研究のために、https://github.com/yilun-xu/WHA で公開される予定です。

要約(オリジナル)

It is challenging to stitch multiple images with different exposures due to possible color distortion and loss of details in the brightest and darkest regions of input images. In this paper, a novel intensity mapping algorithm is first proposed by introducing a new concept of weighted histogram averaging (WHA). The proposed WHA algorithm leverages the correspondence between the histogram bins of two images which are built up by using the non-decreasing property of the intensity mapping functions (IMFs). The WHA algorithm is then adopted to synthesize a set of differently exposed panorama images. The intermediate panorama images are finally fused via a state-of-the-art multi-scale exposure fusion (MEF) algorithm to produce the final panorama image. Extensive experiments indicate that the proposed WHA algorithm significantly surpasses the related state-of-the-art intensity mapping methods. The proposed high dynamic range (HDR) stitching algorithm also preserves details in the brightest and darkest regions of the input images well. The related materials will be publicly accessible at https://github.com/yilun-xu/WHA for reproducible research.

arxiv情報

著者 Yilun Xu,Zhengguo Li,Weihai Chen,Changyun Wen
発行日 2022-10-05 15:32:05+00:00
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