論文の概要: Perceptual Optimization of a Biologically-Inspired Tone Mapping Operator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09146v1
• Date: Sat, 18 Jun 2022 08:06:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-22 14:56:23.863063
• Title: Perceptual Optimization of a Biologically-Inspired Tone Mapping Operator
• Title（参考訳）: 生体刺激によるトーンマッピングオペレータの知覚的最適化
• Authors: Peibei Cao, Chenyang Le, Yuming Fang and Kede Ma
• Abstract要約: 生物学的にインスパイアされ、計算効率が良く、知覚的に最適化された2段階のニューラルネットワークベースのHDR画像TMOを開発した。 本手法は画像の画質が常に向上し,ローカルなTMOとしては最速であることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.982199551590305
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the increasing popularity and accessibility of high dynamic range (HDR) photography, tone mapping operators (TMOs) for dynamic range compression and medium presentation are practically demanding. In this paper, we develop a two-stage neural network-based HDR image TMO that is biologically-inspired, computationally efficient, and perceptually optimized. In Stage one, motivated by the physiology of the early stages of the human visual system (HVS), we first decompose an HDR image into a normalized Laplacian pyramid. We then use two lightweight deep neural networks (DNNs) that take this normalized representation as input and estimate the Laplacian pyramid of the corresponding LDR image. We optimize the tone mapping network by minimizing the normalized Laplacian pyramid distance (NLPD), a perceptual metric calibrated against human judgments of tone-mapped image quality. In Stage two, we generate a pseudo-multi-exposure image stack with different color saturation and detail visibility by inputting an HDR image ``calibrated'' with different maximum luminances to the learned tone mapping network. We then train another lightweight DNN to fuse the LDR image stack into a desired LDR image by maximizing a variant of MEF-SSIM, another perceptually calibrated metric for image fusion. By doing so, the proposed TMO is fully automatic to tone map uncalibrated HDR images. Across an independent set of HDR images, we find that our method produces images with consistently better visual quality, and is among the fastest local TMOs.
• Abstract（参考訳）: 高ダイナミックレンジ(hdr)撮影の人気とアクセシビリティが高まる中、ダイナミックレンジ圧縮とメディアプレゼンテーションのためのトーンマッピングオペレータ(tmos)が事実上要求されている。 本稿では,生物学的にインスパイアされ,計算効率が良く,知覚的に最適化された2段階のニューラルネットワークベースのHDR画像TMOを開発する。 第1段階では、ヒト視覚系(hvs)の初期段階の生理学に動機づけられ、まずhdr画像を正常化したラプラシアピラミッドに分解する。 次に、この正規化表現を入力とし、対応するLDR画像のラプラシアピラミッドを推定する2つの軽量ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いる。 音素マップネットワークの最適化は,音素マップ画像品質の人間の判断に適応した知覚指標である正規化ラプラシアンピラミッド距離(nlpd)を最小化する。 第2段階では,最大輝度の異なるhdr画像 ‘calibrated'' を学習トーンマッピングネットワークに入力することにより,色彩度や細部視認性が異なる擬似マルチ露光画像スタックを生成する。 次に、LDR画像スタックを所望のLDR画像に融合させるために別の軽量DNNをトレーニングし、画像融合のための別のキャリブレーション基準であるMEF-SSIMの変種を最大化する。 これにより、提案したTMOは完全に自動で、未校正HDR画像のトーンマップを作成できる。 独立したhdr画像群にまたがって,本手法が常に良好な画質の画像を生成し,最も高速な局所的tmosであることがわかった。

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