[논문리뷰] DeepFuse - A Deep Unsupervised Approach for Exposure Fusion with Extreme Exposure Image Pairs

[논문리뷰] DeepFuse - A Deep Unsupervised Approach for Exposure Fusion with Extreme Exposure Image Pairs

HDRI Using CNN

• High Dynamic Range Imaging (HDRI) : 서로 다른 노출을 주어 찍은 여러 장의 사진으로부터 높은 Dynamic Range 를 갖는 사진을 얻는 기법

• RGB를 YCbCr로 변환 후 Y영역에서만 CNN 적용

Feature extraction layers

• 5x5 filter로 low-level feature를 추출함 (edge, corner)
• C11,C12 / C21,C22는 같은 weight을 공유함
• F11, F21의 형태가 같아서 간단하게 결합 가능

Fusion layer

• 이전 layer의 출력인 F11, F21을 결합하기 위해 단순히 더함

• Addition으로 인해 learnable filter들이 반으로 줌

• 결합을 위한 여러 방법 중 addition이 가장 좋은 성능을 보여줌 (Table 1.)

• Concatenation시에는 training iteration을 증가시키면 비슷한 성능을 보여주었음

Reconstruction layers

• 3개의 convolution layer들로 구성

• Fused feature들로부터 최종 결과를 reconstruct함

실험 결과