검색 상세

Ghost and Noise Removal in Exposure Fusion for High Dynamic Range Imaging

초록/요약

노출이 다른 다수의 low dynamic range (LDR) 영상을 사용하여 한 장의 high dynamic range (HDR) 영상을 얻을 수 있다. 이 과정에서 LDR 영상 세트 내의 움직이는 물체나 배경은 상겹침 현상을 일으킨다. 또한, 노출이 짧은 영상의 경우 발생하는 많은 잡음은 최종 HDR 영상의 화질을 저하시킨다. 제안하는 방법에서는 subband architecture 기반의 exposure fusion 방법을 이용하여 상겹침과 잡음이 제거된 한 장의 HDR 영상을 얻는다. 상겹침 제거를 위해 histogram 기반의 상겹침 제거 방법을 제안하고, multi-resolution bilateral 필터를 통해 잡음을 제거한다. 상겹침과 잡음이 제거된 subband 영상들은 gain control map을 이용하여 컨트라스트와 디테일을 향상시킨다. 실험 결과에서는 제안한 방법이 기존의 HDR 방법보다 상겹침과 잡음 제거 측면, 컨트라스트 측면에서 우수한 결과를 보인다.

more

초록/요약

For producing a single high dynamic range image (HDRI), multiple low dynamic range images (LDRIs) are captured with different exposures and combined. In the high dynamic range (HDR) imaging, local motion of objects and noise in a set of LDRIs can influence on a final HDRI: local motion of objects causes the ghost artifact and noise in LDRIs captured with under-exposure degrades image quality. In this thesis, we propose a ghost and noise removal method in exposure fusion using subband architecture. The proposed method constructs the subband architecture with Haar wavelet filter and blends weight map of exposure fusion in the subband pyramid. Then, the ghost artifact and noise are removed based on histogram and multi-resolution bilateral filtering, respectively. After removing the ghost artifact and noise in subband images, details of the images are enhanced using a gain control map. Experimental results using various sets of LDRIs show that the proposed method effectively removes ghost and noise, enhancing the contrast in a final HDRI.

more