Multi-exposure image fusion algorithms for high dynamic range imaging

Abstract

Yüksek dinamik aralıklı görüntüleme (YDAG) zorlu bir teknolojidir, ancak modern görüntüleme uygulamaları için gereklidir. Düşük maliyetli görüntüleme sensörleri sınırlı dinamik aralığa sahiptir ve yüksek zıtlıktaki doğal sahneleri yakalayıp ekrana yansıtmak her zaman mümkün değildir. Ayrıca herhangi bir pozda bilgi kaybetmek kaçınılmazdır. YDAG için üç çözüm yüksek dinamik aralığa (YDA) sahip pahalı kameralar ile YDA ile uyumlu monitörler kullanmak, düşük dinamik aralığa (DDA) sahip ekranlar için ton haritalama operatörleri kullanmak ve resim birleştirme algoritmalarıyla aynı DDA sahneye ait birden fazla pozu çekip birleştirmektir. Kullanıcı sınıfı cihazlar üreten şirketler, düşük maliyetleri nedeniyle DDA ekranlar için YDA benzeri görüntüler elde etmek adına çoklu pozlama füzyonu (ÇPF) yaklaşımlarını tercih etmektedir. Bu nedenle, aynı sahnenin farklı pozlarını içeren bir görüntü yığınını tek bir bilgilendirici görüntü oluşacak şekilde birleştirmek çekici bir araştırma alanıdır. Bu tezde statik sahne ÇPF için özgün, basit ama etkili bir yöntem önerilmiştir ve güncel ÇPF metotları incelenmiştir. Geliştirilen teknik, doğrusal gömme (DG) ve nehir sınırı maskelemesi (NSM) yoluyla ağırlık haritasının çıkarılmasına dayanmaktadır. DG ve NSM bilindiği kadarıyla ÇPF için ilk kez kullanılmıştır. Kapsamlı deneysel karşılaştırmalar çok güçlü görsel ve istatistiksel sonuçlar göstermektedir ve bu yaklaşım gelecekteki MEF çalışmalarına yardım sağlayacaktır.

High dynamic range imaging (HDRI) is a challenging technology but yet demanding for modern imaging applications. Low-cost image sensors have limited dynamic range, and it is not always possible to capture and display natural scenes with high contrast and information loss in any exposure is inevitable. Three solutions for HDRI are using expensive high dynamic range (HDR) cameras with HDR-compatible displays, tone mapping operators for low dynamic range (LDR) screens and capturing and fusing multiple exposures of the same LDR scene via image fusion algorithms. Companies that produce user grade devices prefer multi-exposure fusion (MEF) approaches to obtain HDR-like images for LDR screens due to its low cost. Hence, merging a stack of images containing different exposures of the same scene into a single informative image is an attractive research field. In this thesis, a novel, simple yet effective method is proposed for static scene MEF and state-of-the-art MEF techniques have been investigated. The developed technique is based on weight map extraction via linear embeddings (LE) and watershed masking (WSM). To the best of available knowledge, this is the first time LE and WSM are employed in MEF. The comprehensive experimental comparisons demonstrate very strong visual and statistical results, and this approach should facilitate future MEF studies.