论文解读:手机拍照暗光成像

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了论文解读:手机拍照暗光成像相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

Handheld Mobile Photography in Very Low Light

在手机拍照中,暗光拍摄是一个非常有挑战的应用场景,受限于手机的硬件配置,没有单反的大镜头,没有单反的大 sensor,所以相对单反来说,手机的硬件配置显得有点先天不足,但是硬件不足,算法来凑,计算摄影,在手机拍照领域,已经越来越受到重视,谷歌更加是这个方向的领先者,这几年,谷歌的计算摄影团队在 ACM Siggraph 上总是会公开一些自家的计算摄影技术,前几代手机,谷歌还是单镜头的配置,在多镜头已经成为趋势的安卓阵营,这种配置显得有点单薄,但是正因为如此,反而倒逼谷歌团队将算法的探索发挥到极致,总会有一些特性给大家带来惊喜,从 HDR,单目虚化,多帧 SR, 到 Low light, 总是会有算法上的创新。

今天介绍的这篇文章是 2019 年 Siggraph 上的一篇文章,主要就是解决手机拍照中的暗光拍摄问题,暗光拍摄,最大的挑战就是噪声和运动模糊,以及颜色的准确性,文章也提到,暗光拍摄中,为了得到一张曝光理想的图像,主要从以下几个角度考虑:

  • 增大光圈,可以增大进光量
  • 延长曝光时间,同样是为了增大进光量
  • 补光,比如打开闪光灯
  • 增大 ISO,提升 sensor 的感光能力,同时用去噪算法做后处理

上面提到的几种策略,都有各自的问题,增大光圈,对手机来说,不太现实,因为硬件的限制,延长曝光时间,可能会导致成像模糊,补光的问题,在于导致最后的图像亮度不均匀,可能离得进的主体比较亮,而背景会显得很暗,最后一个方法,增大 ISO,会导致图像的噪声很严重,后期的降噪算法也无法去除干净。

这篇文章介绍的方法,就是从另外一个思路去解决这个问题,暗光拍摄,本质上还是要增大进光量,但是单帧图像延长曝光时间,就会导致运动模糊,除非有三脚架帮忙稳定,一般的拍摄都是手持,难以避免会有轻微的运动,所以另外一个思路就是多帧曝光,将多帧短曝光图像进行融合,这样可以避免长曝光带来的模糊问题,也能增大场景的进光量,所以这篇文章的主要思路还是多帧融合的方法,那么多帧融合,需要解决曝光设置问题:

  • 曝光设置,总的曝光时间是多少,每帧图像的曝光时间是多少

与此同时,暗光下的白平衡估计也是一个难点,为了得到和人眼感知相符合的颜色,需要准确地估计暗光下的白平衡。

总结下来,这篇文章的方法,主要从以下几个角度分别解决暗光成像下的不同问题,多帧融合解决进光量及噪声问题,白平衡估计,解决颜色问题,最后 tone mapping 提升局部对比度和细节。文章主要有四个部分,

  • 运动测量,或者说运动估计,在预览阶段,就对场景进行运动估计,这篇文章提到了一种高效的运动估计方法
  • 在多帧融合的时候,将区域的运动量作为融合权重进行考虑,运动少的地方,权重高,运动多的地方,权重低
  • 暗光下的白平衡算法,针对暗光拍摄,设计了专门的白平衡估计
  • 特定的 tone mapping 算法,文章里提到了针对暗光下的特定的 tone mapping 算法

  • 图一:算法流程

运动测量 motion metering

运动估计,运动测量的目的是为了选择合适的曝光设置,由于手机拍照要求一定的实时性,同时曝光设置一般是基于预览阶段得到,但是最终拍摄和预览阶段可能会有一些不同,所以这个曝光设置需要一定的预见性,需要对实际拍摄时的运动场景有个大致的估计,简单来说,运动测量需要快,准,稳。

  • 图 2 运动测量流程

这篇文章用到的运动测量方法,是计算运动量的模值,我们知道,在二维平面上,运动有 x, y 两个方向,所以运动量是一个二维向量场,可以通过取模值,来估计运动量的大小,剩下的问题就是如何快速得到运动量的模值,如果用光流的方法,去计算两帧之间的运动向量场,这个速度估计会很慢,这篇文章利用下面的关系来估计运动量的模值,

Δ I t ( x , y ) = g ⃗ ( x , y ) v ⃗ ( x , y ) \\Delta I_t(x,y) = \\vecg(x,y)\\vecv(x,y) ΔIt(x,y)=g (x,y)v (x,y)

Δ I t ( x , y ) \\Delta I_t(x,y) ΔIt(x,y) 表示像素点 ( x , y ) (x,y) (x,y) 的亮度变化, g ⃗ ( x , y ) \\vecg(x,y) g (x,y) 表示像素点 ( x , y ) (x, y) (x,y) 的梯度值,$ \\vecv(x,y) $ 表示运动向量场,一个像素在相邻帧之间的亮度变化,等于该像素的梯度与向量场之间的点积,根据不等式性质:

∣ Δ I t ( x , y ) ∣ ≤ ∣ ∣ g ⃗ ( x , y ) ∣ ∣ ⋅ ∣ ∣ v ⃗ ( x , y ) ∣ ∣ |\\Delta I_t(x,y) | \\leq || \\vecg(x,y) || \\cdot || \\vecv(x,y) || ΔIt(x,y)g (x,y)v (x,y)

所以可以得到:

∣ ∣ v ⃗ ( x , y ) ∣ ∣ ≥ ∣ Δ I t ( x , y ) ∣ ∣ ∣ g ⃗ ( x , y ) ∣ ∣ || \\vecv(x,y) || \\geq \\frac|\\Delta I_t(x,y)||| \\vecg(x,y) || v (x,y)g (x,y)ΔIt(x,y)

通过这种方法,可以估计出一个像素点的最低运动量,为了去除暗光区域噪声的干扰,提升运动测量的鲁棒性,文章里面提到把梯度小于一定阈值的都给排除掉:

∣ ∣ g ⃗ ( x , y ) ∣ ∣ ≤ K σ || \\vecg(x,y) || \\leq K \\sigma g (x,y)Kσ

对整个场景计算完运动模值的估计,然后再进行一个加权平均,得到整个场景的一个运动模值,文中也提到,一般是采用中心扩散的方式进行加权平均,简单来说就是中心的权重高,周围的权重低,如果有人脸的话,那就人脸的权重高,如果用户通过交互,选择了某个区域,那么该区域的权重也更高

在预览帧里做完运动测量,剩下的就是运动估计,以使得实际拍摄的时候,可以得到一个比较合理的曝光设置,这是一个时序预测的问题,类似我知道前面 N 帧的运动量 v 1 , v 2 , . . . , v N v_1, v_2, ..., v_N v1,v2,...,vN,需要估计后面 K 帧最低的运动量,就类似一个回归预测的问题,这篇文章利用了一个概率模型取实现这个估计:

P r [ v m i n ≥ min ⁡ k = 1 K v k ∣ v i , i = 1 , 2 , . . . N ] ≥ P c o n f Pr [ v_min \\geq \\min_k=1^K v_k | v_i, i=1, 2, ... N ] \\geq P_conf Pr[vmink=1minKvkvi,i=1,2,...N]Pconf

上面这个式子简单来说,就是给定前面 N N N 帧的运动量估计,我们要预测的 v m i n v_min vmin 比后面 K K K 帧里最小的运动量要大,而且这个大的概率要满足一定的阈值,文章里用了 GMM 高斯混合模型来进行建模,

1 − P r [ v m i n ≤ v k ] K ≥ P c o n f 1 - Pr[v_min \\leq v_k]^K \\geq P_conf 1Pr[vminvk]KPconf

v k v_k vk 是相对独立的并且是一维的,为了计算 $ Pr[v_min \\leq v_k] $, 可以利用一维高斯函数来求解。

文章中还考虑相机本身的运动,如果手机是用三脚架固定的,那么可以适当地延长曝光时间,如果手机只是手持,那么曝光时间需要进行限制,这类为了检测手机本身的稳定性,需要借助传感器来实现。

结合运动估计和手机的稳定性估计,最后就要计算曝光设置,文章中提供了一种动态的曝光设置,根据手机的稳定性估计以及运动估计,最终的曝光时间由下式计算:

t e x p = B v m i n t_exp = \\fracBv_min texp=vminB

  • 图三曝光设置

基于运动的自适应多帧融合

前面介绍的是运动测量或者运动估计,这一部分介绍多帧融合,多帧融合是比较常用而且比较有效的一种降噪及融合方案,这部分主要有三个模块,一个是配准对齐,多帧图像一般会有一些偏移,需要选定参考帧,然后其它帧向参考帧对齐,第二个是融合,融合的关键是计算融合权重,第三个是降噪,融合之后再做一个降噪。

文中使用的是块匹配的方式,而融合的时候,利用的是一种 Spatially varying temporal merging 的方法,总体的策略就是融合权重和像素的位置有关,通过比较参考帧和其它帧之间的差异,来决定融合权重。权重是在频域计算的,

A t z ( w ) = ∣ D t z ( w ) ∣ 2 ∣ D t z ( w ) ∣ 2 + c σ t z 2 A_tz(w) = \\frac|D_tz(w)|^2|D_tz(w)|^2 + c \\sigma_tz^2 Atz(w)=Dtz(w)2+cσtz2Dtz(w)2

文章做了进一步的化简,

m t z = d t z 2 d t z 2 + s

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