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저자정보
김현빈 (서강대학교) 김동규 (서강대학교) 강석주 (서강대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
1,905 - 1,909 (5page)

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High dynamic range (HDR) imaging is a technique to capture a scene with a high dynamic range, which is one of the important areas in computer vision and image processing. HDR Video Reconstruction, on the other hand, is a more advanced field where the challenge is to recover all frames of an input video as HDR, rather than just a single frame. One of the challenges in HDR Video Reconstruction is the occurrence of ghosting artifacts due to significant motion. To address this issue, some methods are proposed utilizing deep learning-based optical flow models to calculate optical flow and apply image warping to each frame for alignment before performing HDR imaging. However, previous studies lacked comprehensive evaluations of various optical flow models" performance. Therefore, this paper presents an evaluation of three types of optical flow models to measure performance variations and qualitatively and quantitatively compare them.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. HDR video reconstruction 알고리즘
Ⅲ. Optical flow model
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
참고문헌

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