論文の概要: Blind Inverse Gamma Correction with Maximized Differential Entropy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.02246v1
- Date: Sun, 5 Jul 2020 06:15:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-13 08:30:03.408318
- Title: Blind Inverse Gamma Correction with Maximized Differential Entropy
- Title（参考訳）: 最大微分エントロピーを用いたブラインド逆ガンマ補正
- Authors: Yong Lee, Shaohua Zhang, Miao Li, Xiaoyu He
- Abstract要約: 所定の画像から適切な復元ガンマ値を自動的に決定するブラインド逆ガンマ補正は、歪みを軽減するために最重要となる。
ブラインド逆ガンマ補正では、最大微分エントロピーモデルから直接適応ガンマ変換法(AGT-ME)を提案する。
ヒトの眼の知覚感度が非線形であることを考えると,視力向上のための改良型AGT-ME-VISUALも提案されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.799642799169279
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Unwanted nonlinear gamma distortion frequently occurs in a great diversity of
images during the procedures of image acquisition, processing, and/or display.
And the gamma distortion often varies with capture setup change and luminance
variation. Blind inverse gamma correction, which automatically determines a
proper restoration gamma value from a given image, is of paramount importance
to attenuate the distortion. For blind inverse gamma correction, an adaptive
gamma transformation method (AGT-ME) is proposed directly from a maximized
differential entropy model. And the corresponding optimization has a
mathematical concise closed-form solution, resulting in efficient
implementation and accurate gamma restoration of AGT-ME. Considering the human
eye has a non-linear perception sensitivity, a modified version AGT-ME-VISUAL
is also proposed to achieve better visual performance. Tested on variable
datasets, AGT-ME could obtain an accurate estimation of a large range of gamma
distortion (0.1 to 3.0), outperforming the state-of-the-art methods. Besides,
the proposed AGT-ME and AGT-ME-VISUAL were applied to three typical
applications, including automatic gamma adjustment, natural/medical image
contrast enhancement, and fringe projection profilometry image restoration.
Furthermore, the AGT-ME/ AGT-ME-VISUAL is general and can be seamlessly
extended to the masked image, multi-channel (color or spectrum) image, or
multi-frame video, and free of the arbitrary tuning parameter. Besides, the
corresponding Python code (https://github.com/yongleex/AGT-ME) is also provided
for interested users.
- Abstract（参考訳）: 不要な非線形ガンマ歪みは、画像取得、処理、および/または表示の過程において、非常に多様な画像にしばしば発生する。
ガンマ歪みは、キャプチャ設定の変更と輝度の変化によってしばしば変化する。
所定の画像から適切な復元ガンマ値を自動的に決定するブラインド逆ガンマ補正は、歪みを軽減するために最重要となる。
ブラインド逆ガンマ補正では、最大微分エントロピーモデルから直接適応ガンマ変換法(AGT-ME)を提案する。
対応する最適化は数学的な簡潔な閉形式解を持ち、AGT-MEの効率的な実装と正確なガンマ復元をもたらす。
ヒトの眼の知覚感度が非線形であることを考えると,視力向上のための改良型AGT-ME-VISUALも提案されている。
可変データセットを用いて、AGT-MEは幅広いガンマ歪み(0.1から3.0)を正確に推定することができ、最先端の手法よりも優れている。
提案したAGT-MEとAGT-ME-VISUALは, 自動ガンマ調整, 天然/医用画像コントラスト強調, およびFPR画像復元の3つの典型的な応用に適用された。
さらに、AGT-ME/AGT-ME-VISUALは汎用的で、マスク画像、マルチチャンネル(カラーまたはスペクトル)画像、またはマルチフレームビデオにシームレスに拡張でき、任意のチューニングパラメータが不要である。
さらに、対応するpythonコード(https://github.com/yongleex/agt-me)も興味のあるユーザに提供されている。
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