2023 HDR Imaging with Spatially Varying Signal-to-Noise Ratios

2023 **HDR Imaging with Spatially Varying Signal-to-Noise Ratios**
- 一、Abstract
- 二、Related Work
- - 1.真实成像建模
  - 2.Related Work
  - 3.为什么去噪不行
  - - ① 消融实验一
    - ②消融实验二
- 三、模型
- - 1.整体结构
  - - ① 多尺度
    - ②损失函数
  - 2.Transformer Block
  - 3.Expo-share Block
- 四、实验

一、Abstract

一次曝光范围内，动态范围很窄。在光照限制的情况下，成像的动态范围会变的很窄，而且低光带来的噪声也是随着空间变化的。

高光会丢失高亮细节，低光呢，相对于高光是更好恢复吗

短曝HDR，很关键的一点是去噪吧，低光带来的读出噪声和ADC噪声

读取噪声是在原始数据进行处理的过程中产生的，所以读取噪声不取决于捕获的光子量，二十取决于拍摄的帧数（在连拍的过程中，当然也和isp处理相关）
所以，每多拍摄一帧，都会增加额外的固定读取噪声

由此，弱光下的HDR会受到严重的限制
1.过暗导致的噪声
2.较宽的亮度范围

文章将这个描述为空间变化的信噪比问题SNR ,较亮的像素具有较高的信噪比，较暗的像素具有较低的信噪比
所以其实文章的出发点就是，在过暗环境下HDR,还要去噪。以前的去噪方法都是在归一化到[0,1]的色调映射图像，并不那么适用于较宽的动态范围

文章提出了一种空间变化的高动态范围（SV-HDR）融合网络，同时去噪和融合图像，并将三次曝光混合成一个HDR图像。
文章提出的网络是一种基于变压器的方法，有三种定制的设计：
① 一个多曝光的transformer块来提取特征（不同的transformer块适用于不同的信噪比）
② 引入一个曝光共享块来混合上面得到的三个曝光的特性
③ 我们采用一个多尺度混合策略来捕获全部和局部的变化。

文章说，传统的HDR方法其实是适用于高信噪比的情况下。上图的Dn1，Dn2，Dn3都是去噪器，很显然，这些去噪器的适用范围其实很窄。文章提出的去噪的动态范围就很广
>去噪的动态范围？？？？？？？

二、Related Work

1.真实成像建模

场景辐照度的 θ ( x ) \theta(x) θ(x)， μ d a r k \mu_{dark} μdark是暗电流，这两个相加就是获得的原始数据，然后*QE(量化效率)，然后再*曝光时间τ，总的就是下面这个表

该模型没有考虑其他“高阶”效应，如ADC阈值的不稳定性、死像素（包括无响应、过灵敏、随机电报信号、串扰等）、像素响应的不均匀性、下流偏移等。
此外，这个模型成立还需要假设使用的是一个完美的彩色滤光片阵列，即电子和光学的交叉对话是可以忽略不计的。

2.Related Work

① 传统HDR fusion 方法
标注一下，一种方法是标注动态部分的图像并拒绝一定量的像素。
另外一种方法是基于注册的，就是像素首先先相对于参考系对齐，对齐可以是基于光流的，基于能量优化的，基于秩最小化的等。
这些方法可以解决小运动，但是解决不了大运动。
② 深度学习方法
③ 低光HDR和新传感器
随着量子图像传感器（QIS）和单光子雪崩二极管（SPAD）的普及，人们开始探索在弱光条件下使用新的HDR传感器。[10]和[2]显示了QIS的理论性能，而[6,15,25,42]用SPAD显示了相应的结果。[3]还报道了一种新的双曝光传感器，它演示了HDR视频的去噪和去模糊。

3.为什么去噪不行

现在的HDR融合算法无法混合夜间捕获的图像—>文章的推测是散粒噪声和动态范围较大。

① 消融实验一

噪声对HDR融合的影响
上面一行是100个光子的图像，效果还行（结果是合理的，尽管有一些轻微的音调差异）；
下面一行是10个光子的，效果很差。

但是我个人感觉这个消融实验有点奇怪

②消融实验二

动态范围对去噪的影响
构建一个包含四个子去噪器的toy denoiser（去噪器是REDNet模型）。

实验将一张图像发送给四个子去噪器处理，然后把去噪完的子图像concat输入到attention模块，生成五个权重掩膜。！针对的是一张图像
这5个权重mask和concat出来的数据结合，得到去噪后的LDR image。
对于包含三个或更以上曝光的曝光支架，每次曝光都需要一个这样的去噪系统。为了缓解需要多次去噪的问题，本文提出了一种替代设计方法。

第一张就是噪声图像合成的HDR。第二张是用3个去噪器的合成的hdr。第三张是用了上面的网络的12个去噪器的合成的图像。

三、模型

1.整体结构

整体上是一个Unet结构(编码器-解码器结构)。给定一组LDR图像，用编码器提取特征，然后用解码器生成HDR结果。
以前的HDR融合方法会使用不同的分支来处理短、中和长曝光图像。
**文章提出一个单编码器（来处理不同曝光的图像），单编码器可以在处理空间变化的信噪比场景θ(x)时降低网络容量。**具体实现如下：

1.这个单编码器是通过transformer中的自注意力实现的。用这个区分exposure（曝光）, gain（增益）, and noise variance.（噪声方差）
2.此外，还提出一个Expo-share moodule ，实现在不同曝光图像之间的信息交互。
在编码器的最后，连接了三组特征。解码器将它们合并并执行HDR融合。

① 多尺度

input 是LDR image rgb图像。方法首先会把图像映射到HDR域上
三个LDR image（不同曝光），用逆gamma校正和曝光归一化 I ^ i = I i γ t i \hat{I}_i=\frac{I_i^{\gamma}}{t_i} I^i=tiIiγ(ti是曝光时间)，然后把这个作为附加的channel，加到 I i I_i Ii上。
SV-HDR从卷积获取浅层特征，然后在一系列的transformer块获得深层特征

这边的transformer块的编码器部分，会在每个level后使用了Expo-Share块(帮助特征交换和运动缓解）)。
编码器的不同级别之间的下采样是通过3*3卷积和pixel-shuffling
用了skip connection

最后用transformer block和3*3卷积重建HDR

②损失函数

HDR成像是关于从广泛的信号水平上聚集信息。标准的损失函数，如均方误差是偏向于明亮的像素。在黑暗区域，像素值的细微变化不会反映在这种损失中，但与信号水平相比，可能会产生显著的影响。因此，我们需要计算调映射HDR图像T（ˆH）和调映射地面真实HDR T (H)之间的损失函数。我们在[17,36]之后使用可微的音调映射。

2.Transformer Block

用来SW-MSA和MLP，还使用了skip connection。用来GELU激活函数

消融实验决定的。

SV-HDR has a serial of transformer blocks at each downsample level. We use 4, 6, 6, and 8 transformer blocks for
the four levels with down-sample ratios 1×, 2×, 4×, and 8×, respectively. The numbers of heads of MSA are 1, 2,
4, and 8 in the four levels. In the final refinement stage,four additional transformer blocks are used. The number of
channels of features, C, is selected to be 48.

3.Expo-share Block

促进不同曝光之间的信息交互，这个block会在每个level之后共同处理所有曝光的特征。
在第l个level，在特征在channel维度concat, F i F_i Fi。然后再split ，定义为 F i F_i~ Fi 。
因为场景在不同帧之间是动态的，文章使用了可变性卷积，增加空间采样区域并隐式地对齐特征。
每个Expo-Share 包含3个33的可变性卷积，然后是3个11的卷积层（聚合跨通道的像素级信息，用GELU激活）

四、实验

我们使用卡兰塔里数据集[17]来训练我们的模型。该数据集包含大量的LDR图像与地面真实HDR图像与中间曝光对齐。我们首先通过随机旋转和翻转图像将数据增加8次，将图像降采样2×，将图像中心随机裁剪到128×128块，从中心向下采样和裁剪确保这些块包含动态前景对象。然后，我们按照我们的传感器模型来合成有噪声的LDR图像。为了使我们的模型适用于广泛的光照条件，我们对τ进行随机采样，使每个像素的最大光子计数在4到256之间的三角形分布，模式为8。对于400-700nm波长[29]的光，这大约等于0.005到0.0.1/50秒，像素间距为6微米。我们将量化宽松固定为50%，α固定为1。短、中、长曝光的读取噪声σread分别设置为0.0292、0.1798、1.4384，与索尼ILCE-7M2相机在ISO为200、1600和12800时的特性相匹配，以便对真实图像进行测试。我们用一批s训练模型每时代300个时代1184次迭代