論文の概要: A New Journey from SDRTV to HDRTV

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.07978v1
• Date: Wed, 18 Aug 2021 05:17:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-19 14:30:56.042411
• Title: A New Journey from SDRTV to HDRTV
• Title（参考訳）: SDRTVからHDRTVへの新たな旅
• Authors: Xiangyu Chen, Zhengwen Zhang, Jimmy S. Ren, Lynhoo Tian, Yu Qiao, Chao Dong
• Abstract要約: 我々は、SDRTV/TVコンテンツの形成をモデル化して、SDRTV-to-TVタスクの分析を行う。 画像適応カラーマッピングを行うためのガイダンスとして,グローバル統計を利用した軽量ネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.58487005995048
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nowadays modern displays are capable to render video content with high dynamic range (HDR) and wide color gamut (WCG). However, most available resources are still in standard dynamic range (SDR). Therefore, there is an urgent demand to transform existing SDR-TV contents into their HDR-TV versions. In this paper, we conduct an analysis of SDRTV-to-HDRTV task by modeling the formation of SDRTV/HDRTV content. Base on the analysis, we propose a three-step solution pipeline including adaptive global color mapping, local enhancement and highlight generation. Moreover, the above analysis inspires us to present a lightweight network that utilizes global statistics as guidance to conduct image-adaptive color mapping. In addition, we construct a dataset using HDR videos in HDR10 standard, named HDRTV1K, and select five metrics to evaluate the results of SDRTV-to-HDRTV algorithms. Furthermore, our final results achieve state-of-the-art performance in quantitative comparisons and visual quality. The code and dataset are available at https://github.com/chxy95/HDRTVNet.
• Abstract（参考訳）: 現代のディスプレイは、ハイダイナミックレンジ(HDR)とワイドカラーガム(WCG)で映像コンテンツをレンダリングすることができる。 しかし、ほとんどの利用可能なリソースはまだ標準ダイナミックレンジ(sdr)にある。 そのため、既存のSDR-TVコンテンツをHDR-TVバージョンに変換する必要が迫られている。 本稿では,SDRTV/HDRTVコンテンツの形成をモデル化して,SDRTV-to-HDRTVタスクの分析を行う。 この分析に基づいて,適応的グローバルカラーマッピング,局所拡張,ハイライト生成を含む3段階のソリューションパイプラインを提案する。 さらに,画像対応カラーマッピングを行うためのガイダンスとして,グローバル統計を用いた軽量ネットワークを提案することを促す。 さらに,HDRTV1Kと命名されたHDR10標準のHDRビデオを用いたデータセットを構築し,SDRTV-to-HDRTVアルゴリズムの結果を評価するために5つの指標を選択する。 さらに,最終結果は定量的比較と視覚的品質で最先端のパフォーマンスを得ることができた。 コードとデータセットはhttps://github.com/chxy95/hdrtvnetで入手できる。

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