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HDRTransDC: High Dynamic Range Image Reconstruction with Transformer Deformation Convolution


Core Concepts
Proposing HDRTransDC network for high-quality HDR image generation by addressing ghosting artifacts and fusion distortions.
Abstract
Abstract: HDR imaging aims to generate artifact-free HDR images by fusing multi-exposure LDR images. Proposed HDRTransDC network addresses ghosting artifacts and fusion distortions. Introduction: Limited range of digital photography sensors causes under-/over-exposed regions in LDR images. HDR imaging merges LDR images with different exposures to create high-quality HDR images. Method: HDRTransDC network consists of TDCAM and DWFB modules for alignment and fusion. Transformer Deformable Convolution Alignment Module (TDCAM) extracts long-distance content for alignment. Dynamic Weight Fusion Block (DWFB) selects useful information for fusion. Experiments: Extensive experiments show state-of-the-art performance in generating HDR images. Comparative analysis with existing methods on Kalantari's dataset. Ablation Study: TDCAM effectively removes ghosting artifacts. DWFB improves fusion quality. Gradient loss enhances high-frequency content preservation. Conclusion: HDRTransDC network effectively reconstructs high-quality HDR images by addressing alignment and fusion challenges.
Stats
"Extensive experiments show that our method quantitatively and qualitatively achieves state-of-the-art performance." "The proposed TDCAM extracts long-distance content similar to the reference feature in the entire non-reference features." "The proposed DWFB adaptively selects useful information across frames to effectively fuse multi-exposed features."
Quotes
"Our method can effectively remove the ghosts and generate a high-quality HDR image." "The proposed TDCAM extracts long-distance content similar to the reference feature in the entire non-reference features." "The proposed DWFB adaptively selects useful information across frames to effectively fuse multi-exposed features."

Key Insights Distilled From

by Shuaikang Sh... at arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.06831.pdf
HDRTransDC

Deeper Inquiries

How does the proposed HDRTransDC network compare to traditional HDR imaging methods

제안된 HDRTransDC 네트워크는 전통적인 HDR 이미징 방법과 비교할 때 뛰어난 성능을 보입니다. 기존 방법들은 대부분 이미지 정렬 문제와 융합 왜곡 문제로 인해 고스트 현상이 발생하는데, HDRTransDC는 Transformer Deformation Convolution Alignment Module (TDCAM)과 Dynamic Weight Fusion Block (DWFB)을 활용하여 이러한 문제들을 효과적으로 해결합니다. TDCAM은 오래된 거리의 관련 정보를 추출하여 이동 물체를 정렬하고 가려진 영역을 복구함으로써 고스트 현상을 제거합니다. DWFB는 다중 노출 특징을 효과적으로 융합하기 위해 유용한 정보를 공간적으로 선택합니다. 이를 통해 HDRTransDC는 고품질의 HDR 이미지를 생성하며, 기존 방법들보다 우수한 성능을 보입니다.

What are the potential limitations of the TDCAM and DWFB modules in the HDRTransDC network

TDCAM 및 DWFB 모듈의 잠재적인 한계는 다음과 같습니다: TDCAM: TDCAM은 긴 거리의 관련 정보를 추출하여 이동 물체를 정렬하고 가려진 영역을 복구하는 데 사용됩니다. 그러나 매우 큰 움직임이나 포화된 영역과 같은 복잡한 상황에서는 정확한 정렬이 어려울 수 있습니다. 또한, 모듈의 복잡성으로 인해 추가적인 계산 비용이 발생할 수 있습니다. DWFB: DWFB는 다중 노출 특징을 효과적으로 융합하기 위해 유용한 정보를 선택합니다. 그러나 이 모듈은 다른 프레임에서 유용한 정보를 동적으로 선택하는 데 있어서 일부 영역에서 정보를 놓칠 수 있습니다. 또한, 네트워크의 복잡성으로 인해 추가적인 계산 비용이 발생할 수 있습니다.

How can the concepts of alignment and fusion in HDR imaging be applied to other computer vision tasks

HDR 이미징에서의 정렬 및 융합 개념은 다른 컴퓨터 비전 작업에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 객체 추적이나 영상 합성과 같은 작업에서도 정렬 및 융합이 중요한 역할을 합니다. 객체 추적에서는 이동하는 물체의 정렬이 필요하며, 영상 합성에서는 다양한 영상을 효과적으로 융합하여 높은 품질의 결과물을 생성할 수 있습니다. 또한, 이미지 분할 및 객체 인식과 같은 작업에서도 정렬 및 융합을 통해 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 따라서 HDR 이미징에서의 이러한 개념은 다양한 컴퓨터 비전 작업에 적용될 수 있으며, 결과물의 품질을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
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