본 논문은 아웃라이어 처리를 통한 강인한 HDR 영상 복원 방법을 제시한다. 기존의 방법들은 LDR 영상들에서 흔히 발생하는 긴 노출시간으로 인한 블러 현상이나 저노출/과노출로 인한 포화 픽셀을 고려하지 않았다. 특히, 포화 픽셀은 영상 획득 모델을 따르지 않고 아웃라이어로 작용하여 북원 결과에 심각한 영향을 미치므로 HDR 영상 복원 시 반드시 고려해야 한다. 본 논문이 제시하는 방법은 MAP(Maximum a posterior)을 기반으로 블러 및 아웃라이어를 동시에 반영하여 카메라 파이프라인 및 HDR 영상 복원 문제를 모델링하고, 블러 추정 및 EM(Expectation-Maximization) 알고리즘 기반의 아웃라이어 추정을 통해 품질 저하가 없는 선명한 HDR 영상을 복원한다. 실험 결과를 통해 본 논문이 제시하는 방법이 기존 방법들과 비교해서 더 효과적으로 고품질의 HDR 영상을 복원될 수 있음을 보인다.
We propose a robust method for HDR image reconstruction via outlier handling. Previous methods for HDR image reconstruction have not considered motion blur, which often occurs in LDR images taken with long exposure times, or saturations caused by over-/long-exposures. Especially, saturated pixels play a role of outliers while violating the image acquisition model, thus should be considered explicitly in HDR image reconstruction. In this paper, we formulate the camera pipeline and the HDR image reconstruction problem considering both motion blur and outliers based on MAP (Maximum a posterior), and restore sharp HDR images via blur kernel estimation and EM-based outlier handling. Results show that our method can effectively restore high-quality HDR images compared to the previous methods.
