在HDR图像中修复过度曝光区域的方法基于块线性回归和引导过

科学领域:

• 3D计量学 3D计量学
• 计算机视觉 计算机视觉
• 光学工程是指光学工程.

背景情况:

• 边缘投影谱 (FPP) 易受过度暴露的区域的影响,导致相间断和数据丢失.
• 在FPP中处理过度曝光的传统方法通常需要大量图像,增加复杂性.
• 高动态范围 (HDR) 对象重建存在挑战,原因是场景照明的极端变化.

研究的目的:

• 为FPP开发一种高效的图像绘制方法,以解决过度曝光区域的相间断和数据丢失问题.
• 为了提高HDR对象的3D点云数据重建的准确性和完整性.
• 与传统技术相比,减少所需的边框图像的数量.

主要方法:

• 提出了一个图像 inpainting 方法,该方法结合了区块式线性回归和引导过.
• 通过计算绝对相位来识别处理区域,以检测相位解封错误.
• 使用局部区块智能线性回归模型来预测高斯过的低曝光和过曝光图像中缺失的像素信息.
• 采用指导过来完善油漆结果,以提高边缘细节的连续性.

主要成果:

• 在边框图像中有效地修复过度曝光的区域.
• 恢复丢失的边缘阶段信息,对于准确的3D重建至关重要.
• 保持3D点云数据的完整性,即使有很大的过度曝光区域.
• 仅需要两组边框图像 (共24张) 进行修复,比传统方法少得多.

结论:

• 拟议的方法为使用FPP的HDR对象的3D重建提供了一个可行的解决方案.
• 它成功地减轻了过度曝光引起的问题,提高了数据质量.
• 减少图像要求使该技术更加实用和高效.