Hybrid High Dynamic Range Imaging fusing Neuromorphic and Conventional Images

高动态范围 人工智能 计算机视觉 计算机科学 高动态范围成像 RGB颜色模型 动态范围 神经形态工程学 图像分辨率 航程(航空) 图像传感器 色调映射 迭代重建 人工神经网络 工程类 航空航天工程
作者
Jin Han,Yixin Yang,Peiqi Duan,Chu Zhou,Лей Ма,Chao Xu,Tiejun Huang,Imari Sato,Boxin Shi
出处
期刊:IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:45 (7): 8553-8565 被引量:20
标识
DOI:10.1109/tpami.2022.3231334
摘要

Reconstruction of high dynamic range image from a single low dynamic range image captured by a conventional RGB camera, which suffers from over- or under-exposure, is an ill-posed problem. In contrast, recent neuromorphic cameras like event camera and spike camera can record high dynamic range scenes in the form of intensity maps, but with much lower spatial resolution and no color information. In this article, we propose a hybrid imaging system (denoted as NeurImg) that captures and fuses the visual information from a neuromorphic camera and ordinary images from an RGB camera to reconstruct high-quality high dynamic range images and videos. The proposed NeurImg-HDR+ network consists of specially designed modules, which bridges the domain gaps on resolution, dynamic range, and color representation between two types of sensors and images to reconstruct high-resolution, high dynamic range images and videos. We capture a test dataset of hybrid signals on various HDR scenes using the hybrid camera, and analyze the advantages of the proposed fusing strategy by comparing it to state-of-the-art inverse tone mapping methods and merging two low dynamic range images approaches. Quantitative and qualitative experiments on both synthetic data and real-world scenarios demonstrate the effectiveness of the proposed hybrid high dynamic range imaging system. Code and dataset can be found at: https://github.com/hjynwa/NeurImg-HDR.

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