論文の概要: LHDR: HDR Reconstruction for Legacy Content using a Lightweight DNN
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11270v1
- Date: Mon, 21 Nov 2022 09:05:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-22 22:37:25.088579
- Title: LHDR: HDR Reconstruction for Legacy Content using a Lightweight DNN
- Title（参考訳）: LHDR:軽量DNNを用いたレガシーコンテンツのためのHDR再構成
- Authors: Cheng Guo and Xiuhua Jiang
- Abstract要約: そこで本研究では,従来のSDRコンテンツにより多くの劣化型で対処するための軽量な手法を提案する。
実験の結果,提案手法は計算コストを最小限に抑えられる性能に到達した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.784524967912113
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: High dynamic range (HDR) image is widely-used in graphics and photography due
to the rich information it contains. Recently the community has started using
deep neural network (DNN) to reconstruct standard dynamic range (SDR) images
into HDR. Albeit the superiority of current DNN-based methods, their
application scenario is still limited: (1) heavy model impedes real-time
processing, and (2) inapplicable to legacy SDR content with more degradation
types. Therefore, we propose a lightweight DNN-based method trained to tackle
legacy SDR. For better design, we reform the problem modeling and emphasize
degradation model. Experiments show that our method reached appealing
performance with minimal computational cost compared with others.
- Abstract（参考訳）: 高ダイナミックレンジ(HDR)画像は、リッチな情報を含むため、グラフィックや写真に広く使われている。
最近、コミュニティは、標準ダイナミックレンジ(SDR)画像をHDRに再構成するためにディープニューラルネットワーク(DNN)の使用を開始した。
現在のdnnベースの方法が優れているとはいえ、アプリケーションのシナリオは限られている。(1)重いモデルはリアルタイム処理を阻害し、(2)より分解型のあるレガシーなsdrコンテンツには適用できない。
そこで本稿では,従来のSDRに対処するための軽量DNN方式を提案する。
より良い設計のために、問題モデリングを改革し、劣化モデルを強調する。
実験により,本手法は他の手法と比較して計算コストが最小限に抑えられた。
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