버스트 이미지 복원을위한 비균일 노출 예측 파이프라인
Non-uniform Exposure Prediction Pipeline for Burst Image Restoration
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초록
버스트 이미지 복원(burst image restoration)은 짧은 시간 동안여러 장의 이미지를 연속으로 촬영하고 합성하여 한 장의 고 품질 이미지를 복원하는 기술이다. 다양한 연구가 제안되었지만 대부분 균일(uniform) 노출 설정을 사용하거나, 비균일(non- uniform) 노출 설정을 사용하더라도 고정된 배율의 노출 브라켓(exposure bracket) 등 사전에 정의된 노출 설정에 의존한다. 이럴 경우, 버스트 이미지들이 서로 유사한 정도의 블러(blur)와 노이즈(noise)를 가지고 있어 상호보완적인 정보가 부족하 거나 촬영 환경을 충분히 반영하지 못한다는 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 복원 과정에서 촬영 환경을 반영할 수 있는 비균일 노출 예측 파이프라인을 제안한다. 본 연구의 파이프라인은 주어진 환경을 고려하여 버스트 이미지 복원에 특화된 촬영이 가능하므로로 저조도 환경에서의 촬영 품질을 획기적으로 향상시킬 수 있다
Abstract
Burst image restoration is a technique that synthesizes multiple images captured consecutively over a short time period to restore a single high-quality image. While numerous studies have been conducted in this field, most rely on uniform exposure settings or predefined non-uniform configurations (e.g., fixed-ratio exposure brackets). In such scenarios, burst images often exhibit similar levels of blur and noise, leading to insufficient complementary information and a failure to adequately capture the characteristics of the imaging environment. To address these limitations, we propose a non-uniform exposure prediction pipeline that dynam- ically optimizes exposure parameters based on scene conditions and restoration requirements. The proposed pipeline facilitates environment-aware burst image capture, specifically tailored for restoration tasks, thereby significantly enhancing image quality in low-light conditions.