#557
summarized by : asato matsumoto
Learning to Separate Multiple Illuminants in a Single Image

どんな論文か?

スペクトルが異なる二つの光源の下でキャプチャされた画像から各光源下に分離した外観の画像を生成するラーニングベースの方法を提案した。DNNでピクセルごとの反射率色度(reflectance chromaticity)を予測する。物理ベースの画像分離法を利用している。
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新規性

ネットワークとロスの設計に画像分割の物理法則(推論の順序: 反射色度→陰影色度→陰影分割マップ→画像分割)を直感的に取り入れている。

結果

L1で提案手法は他の単一画像の技術よりも優れた性能を発揮し、また二画像分離法の品質に近い結果を示した。

その他(なぜ通ったか?等)