論文の概要: Deep Controllable Backlight Dimming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.08352v1
• Date: Wed, 19 Aug 2020 09:42:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 12:34:52.289177
• Title: Deep Controllable Backlight Dimming
• Title（参考訳）: 深い制御可能なバックライトディミング
• Authors: Lvyin Duan, Demetris Marnerides, Alan Chalmers, Zhichun Lei and Kurt Debattista
• Abstract要約: デュアルパネルHDRディスプレイ上でのHDR画像をレンダリングするために,新しい深層学習に基づく局所ディミング法を提案する。 この方法は畳み込みニューラルネットワークを用いてバックライトの値を予測し、表示すべきHDR画像として利用する。 その結果,提案手法を用いた場合の表示品質の向上と消費電力の向上が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.373301016904971
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dual-panel displays require local dimming algorithms in order to reproduce content with high fidelity and high dynamic range. In this work, a novel deep learning based local dimming method is proposed for rendering HDR images on dual-panel HDR displays. The method uses a Convolutional Neural Network to predict backlight values, using as input the HDR image that is to be displayed. The model is designed and trained via a controllable power parameter that allows a user to trade off between power and quality. The proposed method is evaluated against six other methods on a test set of 105 HDR images, using a variety of quantitative quality metrics. Results demonstrate improved display quality and better power consumption when using the proposed method compared to the best alternatives.
• Abstract（参考訳）: デュアルパネルディスプレイは、高い忠実度と高いダイナミックレンジのコンテンツを再現するために、ローカルディミングアルゴリズムを必要とする。 本研究では,デュアルパネルHDRディスプレイ上でのHDR画像のレンダリングのために,深層学習に基づく局所ディミング手法を提案する。 この方法は畳み込みニューラルネットワークを用いてバックライトの値を予測し、表示すべきHDR画像として利用する。 このモデルは、ユーザが電力と品質のトレードオフを可能にする制御可能なパワーパラメータによって設計および訓練される。 提案手法は, 各種量的品質指標を用いて, 105個のHDR画像に対して他の6つの手法と比較した。 その結果,提案手法を用いた場合の表示品質の向上と消費電力の向上が得られた。

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