論文の概要: Perceptually Optimized Deep High-Dynamic-Range Image Tone Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.00180v1
• Date: Wed, 1 Sep 2021 04:17:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-02 14:22:21.577683
• Title: Perceptually Optimized Deep High-Dynamic-Range Image Tone Mapping
• Title（参考訳）: 知覚に最適化された高ダイナミックレンジ画像トーンマッピング
• Authors: Chenyang Le and Jiebin Yan and Yuming Fang and Kede Ma
• Abstract要約: 計算効率が高く,知覚的に最適化された高ダイナミックレンジ(NLP)画像トーンマッピング演算子について述べる。 まず、HDR画像を正規化されたラプラシアンピラミッドに分解し、2つのディープニューラルネットワーク(DNN)を用いて、所望のトーンマップ画像のラプラシアンピラミッドを正規化された表現から推定する。 次に,最近提案された知覚距離である正規化ラプラシアピラミッド距離(D)を最小化することにより,HDR画像のデータベース上での手法全体をエンドツーエンドで最適化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.00069411131762
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We describe a deep high-dynamic-range (HDR) image tone mapping operator that is computationally efficient and perceptually optimized. We first decompose an HDR image into a normalized {Laplacian} pyramid, and use two deep neural networks (DNNs) to estimate the {Laplacian} pyramid of the desired tone-mapped image from the normalized representation. We then end-to-end optimize the entire method over a database of HDR images by minimizing the normalized {Laplacian} pyramid distance (NLPD), a recently proposed perceptual metric. Qualitative and quantitative experiments demonstrate that our method produces images with better visual quality, and runs the fastest among existing local tone mapping algorithms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,計算効率が高く知覚的に最適化された高ダイナミックレンジ(hdr)画像トーンマッピング演算子について述べる。 まず,hdr画像を正規化されたラプラキアンピラミッドに分解し,2つのディープニューラルネットワーク(dnn)を用いて,所望のトーンマップ画像のラプラキアンピラミッドを正規化表現から推定する。 次に,最近提案された知覚的距離である正規化ピラミッド距離(nlpd)を最小化することにより,hdr画像のデータベース上での方法全体の最適化を行う。 質的かつ定量的な実験により,既存の局所トーンマッピングアルゴリズムの中で最も高速に映像を生成できることを示した。

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