Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Advisor:
Diepold, Klaus (Prof. Dr.)
Referee:
Diepold, Klaus (Prof. Dr.); Steinbach, Eckehard (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
TUM classification:
DAT 001d
Abstract:
Emerging research topics such as High Dynamic Range Imaging (HDRI) play an important role in shaping the future of computer vision. In this work, we provide a broad analysis of the topic of HDRI and the related challenges, especially in the context of dynamic scenes. The study of these challenges enables us to develop an initial low-complexity de-ghosting. The subsequent examination of our method and the gained results allows us to develop a novel HDR rendering framework using state-of-the-art Machine Learning techniques.
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Emerging research topics such as High Dynamic Range Imaging (HDRI) play an important role in shaping the future of computer vision. In this work, we provide a broad analysis of the topic of HDRI and the related challenges, especially in the context of dynamic scenes. The study of these challenges enables us to develop an initial low-complexity de-ghosting. The subsequent examination of our method and the gained results allows us to develop a novel HDR rendering framework using state-of-the-art M...
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Translated abstract:
Aufstrebende Forschungsthemen wie High Dynamic Range Imaging (HDRI) spielen eine wichtige Rolle bei der Gestaltung der Zukunft der Computer Vision. In dieser Arbeit bieten wir eine breite Analyse des Themas HDRI und der damit verbundenen Herausforderungen, vor allem im Kontext dynamischer Szenen. Die Analyse dieser Herausforderungen ermöglicht es uns einen “HDR De-Ghosting”-Ansatz mit geringerer Komplexität zu entwickeln. Die anschließende Prüfung unserer Methode und der gewonnenen Ergebnisse ermöglicht es uns, ein neuartiges HDR-Rendering-Framework mit modernsten Machine Learning-Techniken zu entwickeln.
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Aufstrebende Forschungsthemen wie High Dynamic Range Imaging (HDRI) spielen eine wichtige Rolle bei der Gestaltung der Zukunft der Computer Vision. In dieser Arbeit bieten wir eine breite Analyse des Themas HDRI und der damit verbundenen Herausforderungen, vor allem im Kontext dynamischer Szenen. Die Analyse dieser Herausforderungen ermöglicht es uns einen “HDR De-Ghosting”-Ansatz mit geringerer Komplexität zu entwickeln. Die anschließende Prüfung unserer Methode und der gewonnenen Ergebnisse er...
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