Neuronale Bild-Wiederbelichtung

Die verwendete Verschlussstrategie bei der Fotografierprozess hat einen erheblichen Einfluss auf die Qualität des aufgenommenen Bildes. Ein unangemessener Verschluss kann zu unscharfen Bildern, Videounterbrechungen oder Rolling-Shutter-Artefakten führen. Bestehende Arbeiten versuchen, für jedes Problem eine eigenständige Lösung zu bieten. In dieser Arbeit streben wir an, das aufgenommene Foto im Nachbearbeitungsprozess neu auszuleuchten, um eine flexiblere Methode zur Bewältigung dieser Probleme innerhalb eines einheitlichen Rahmens bereitzustellen. Insbesondere schlagen wir ein neuronales Netzwerk basierendes Framework für die Neuausleuchtung von Bildern vor. Es besteht aus einem Encoder zur Konstruktion des visuellen Latenten Raums, einem Neuausleuchtungsmodul zur Aggregation von Informationen in ein neuronales Film mit einer gewünschten Verschlussstrategie und einem Decoder zur „Entwicklung“ des neuronalen Films in ein gewünschtes Bild. Um Informationsverwirrung und fehlende Frames zu kompensieren, werden Ereignisströme genutzt, die fast kontinuierliche Helligkeitsänderungen erfassen können. Sowohl Selbst-Aufmerksamkeitsschichten als auch Kreuz-Aufmerksamkeitsschichten werden im Neuausleuchtungsmodul eingesetzt, um die Interaktion zwischen neuronalem Film und visuellem latentem Inhalt sowie die Aggregation von Informationen zum neuronalen Film zu fördern. Das vorgeschlagene einheitliche Framework für die Neuausleuchtung von Bildern wurde an mehreren Verschluss-bezogenen Aufgaben zur Bildrekonstruktion evaluiert und erzielt vergleichsweise günstige Ergebnisse gegenüber den besten bisher bekannten Methoden.请注意，"自我注意层" 和 "交叉注意层" 在德语中通常翻译为 "Selbst-Aufmerksamkeitsschichten" 和 "Kreuz-Aufmerksamkeitsschichten"。如果您有其他特定的术语偏好，请告知我。