LSD_2 - Joint Denoising and Deblurring of Short and Long Exposure Images with CNNs
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F20%3A00346882" target="_blank" >RIV/68407700:21230/20:00346882 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://www.bmvc2020-conference.com/assets/papers/0725.pdf" target="_blank" >https://www.bmvc2020-conference.com/assets/papers/0725.pdf</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
LSD_2 - Joint Denoising and Deblurring of Short and Long Exposure Images with CNNs
Popis výsledku v původním jazyce
The paper addresses the problem of acquiring high-quality photographs with hand-held smartphone cameras in low-light imaging conditions. We propose an approachbased on capturing pairs of short and long exposure images in rapid succession andfusing them into a single high-quality photograph. Unlike existing methods, we takeadvantage of both images simultaneously and perform a joint denoising and deblurringusing a convolutional neural network. A novel approach is introduced to generate real-istic short-long exposure image pairs. The method produces good images in extremelychallenging conditions and outperforms existing denoising and deblurring methods. Italso enables exposure fusion in the presence of motion blur.
Název v anglickém jazyce
LSD_2 - Joint Denoising and Deblurring of Short and Long Exposure Images with CNNs
Popis výsledku anglicky
The paper addresses the problem of acquiring high-quality photographs with hand-held smartphone cameras in low-light imaging conditions. We propose an approachbased on capturing pairs of short and long exposure images in rapid succession andfusing them into a single high-quality photograph. Unlike existing methods, we takeadvantage of both images simultaneously and perform a joint denoising and deblurringusing a convolutional neural network. A novel approach is introduced to generate real-istic short-long exposure image pairs. The method produces good images in extremelychallenging conditions and outperforms existing denoising and deblurring methods. Italso enables exposure fusion in the presence of motion blur.
Klasifikace
Druh
O - Ostatní výsledky
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/EF16_019%2F0000765" target="_blank" >EF16_019/0000765: Výzkumné centrum informatiky</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2020
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů