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图像增强——纠正曝光过度和曝光不足的照片

深度学习

最后更新 2020-06-08 10:29 阅读 285

最后更新 2020-06-08 10:29

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深度学习

Learning to Correct Overexposed and Underexposed Photos

image.pngProblems

•在基于相机的成像中,拍摄错误曝光的照片仍然是一个主要的错误来源。曝光问题可分为以下两类: 

•(i)曝光过度,相机曝光时间过长,导致图像区域变亮和褪色; 

•(ii)曝光不足,曝光时间太短,导致图像区域变暗。 

Contribution

•1、我们提出了一个粗到细的深度神经网络(DNN)模型,该模型以端到端的方式进行训练,首先对全局颜色信息进行校正,然后对图像细节进行细化。 

•2、一个关键贡献是一个新的数据集,它包含了24000多张从原始RGB到sRGB的不同曝光设置的图像。我们的数据集中的每个图像都提供了相应的正确曝光的参考图像。 

•3、我们提出了一套广泛的评价我们提出的方法,并与目前的技术水平进行了比较。

Dataset

image.png•来源: Adobe FiveK数据集的线性原始RGB图像(单反拍摄) 

•生成: Adobe Camera raw SDK使用嵌入在每个DNG Raw文件中的元数据精确模拟非线性相机渲染过程,相关的Evs(曝光度):-1.5、-1、+0、+1和+1.5分别渲染具有欠曝光误差、原始EV的零增益和过曝光误差的图像。

Architecture

image.pngimage.pngLoss Function

image.pngResult

image.pngimage.pngimage.png

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