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| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2022-02-21 11:30
2種類の露光画像からのハイダイナミックレンジ画像合成
○堀田大地・相澤清晴（東大） |
| 抄録 |
（和） |
電子映像のダイナミックレンジは，人間の視覚のものより遥かに劣る．高コントラストな風景の画像を得るには，複数枚の露光画像を用いたハイダイナミックレンジ（HDR）再構成が必要である．本稿では，2枚の異なる露光画像からHDRを再構成する教師なし学習の枠組みを提案する．本枠組みは，カメラパイプラインを介して既存のHDR画像を異なる条件のローダイナミックレンジ（LDR）画像に変換し，HDR再構成の学習を可能にする．また，位置合わせ機構を提案し，撮影機会が異なるためにうまく整列できない画像の位置合わせを処理する．本枠組みを学習するために，既存のHDRデータセットを統合・前処理し，大規模データセットを作成した．静止画の露出の異なるLDR画像とその真値HDR画像群からなる評価用データセットを作成した．加えて，動的な風景のLDR画像群も作成した．実験により，本手法は定量的と定性的評価において，従来の手法を上回る性能を持つことが実証された． |
| （英） |
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| キーワード |
（和） |
ハイダイナミックレンジ画像 / 画像対画像変換 / 教師なし学習 / / / / / |
| （英） |
/ / / / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報 |
| 資料番号 |
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| 発行日 |
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| ISSN |
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| PDFダウンロード |
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| 研究会情報 |
| 研究会 |
AIT ME MMS IEICE-IE IEICE-ITS |
| 開催期間 |
2022-02-21 - 2022-02-22 |
| 開催地（和） |
オンライン開催 |
| 開催地（英） |
online |
| テーマ（和） |
画像処理、一般 |
| テーマ（英） |
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| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
IEICE-IE |
| 会議コード |
2022-02-IE-ITS-AIT-ME-MMS |
| 本文の言語 |
日本語（英語タイトルなし） |
| タイトル（和） |
2種類の露光画像からのハイダイナミックレンジ画像合成 |
| サブタイトル（和） |
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| タイトル（英） |
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| サブタイトル（英） |
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| キーワード(1)（和/英） |
ハイダイナミックレンジ画像 / |
| キーワード(2)（和/英） |
画像対画像変換 / |
| キーワード(3)（和/英） |
教師なし学習 / |
| キーワード(4)（和/英） |
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| キーワード(5)（和/英） |
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| キーワード(6)（和/英） |
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| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
堀田 大地 / / ホリタ ダイチ |
| 第1著者 所属（和/英） |
東京大学 (略称： 東大)
(略称： ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
相澤 清晴 / / アイザワ キヨハル |
| 第2著者 所属（和/英） |
東京大学 (略称： 東大)
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| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第3著者 所属（和/英） |
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| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第19著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第20著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第20著者 所属（和/英） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2022-02-21 11:30:00 |
| 発表時間 |
15分 |
| 申込先研究会 |
IEICE-IE |
| 資料番号 |
|
| 巻番号（vol） |
vol.46 |
| 号番号（no） |
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| ページ範囲 |
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| ページ数 |
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| 発行日 |
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