論文の概要: Efficient Halftoning via Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12152v1
• Date: Mon, 24 Apr 2023 15:03:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 14:34:13.041989
• Title: Efficient Halftoning via Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 深層強化学習による効率的ハーフトンニング
• Authors: Haitian Jiang, Dongliang Xiong, Xiaowen Jiang, Li Ding, Liang Chen, Kai Huang
• Abstract要約: ハーフトニングは、2つの離散レベルに制限された画素で連続トーン画像を再現することを目的としている。 データ駆動方式による高速かつ構造を考慮したハーフトニング手法を提案する。 実験の結果,従来の構造認識手法よりも15倍高速な軽量CNNを効果的にトレーニングできることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.501605819560016
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Halftoning aims to reproduce a continuous-tone image with pixels whose intensities are constrained to two discrete levels. This technique has been deployed on every printer, and the majority of them adopt fast methods (e.g., ordered dithering, error diffusion) that fail to render structural details, which determine halftone's quality. Other prior methods of pursuing visual pleasure by searching for the optimal halftone solution, on the contrary, suffer from their high computational cost. In this paper, we propose a fast and structure-aware halftoning method via a data-driven approach. Specifically, we formulate halftoning as a reinforcement learning problem, in which each binary pixel's value is regarded as an action chosen by a virtual agent with a shared fully convolutional neural network (CNN) policy. In the offline phase, an effective gradient estimator is utilized to train the agents in producing high-quality halftones in one action step. Then, halftones can be generated online by one fast CNN inference. Besides, we propose a novel anisotropy suppressing loss function, which brings the desirable blue-noise property. Finally, we find that optimizing SSIM could result in holes in flat areas, which can be avoided by weighting the metric with the contone's contrast map. Experiments show that our framework can effectively train a light-weight CNN, which is 15x faster than previous structure-aware methods, to generate blue-noise halftones with satisfactory visual quality. We also present a prototype of deep multitoning to demonstrate the extensibility of our method.
• Abstract（参考訳）: ハーフトニングは、2つの離散レベルに制限された画素で連続トーン画像を再現することを目的としている。 この技術はすべてのプリンタに実装されており、その大半は高速な方法(例えば、順序付きディザリング、エラー拡散)を採用しており、構造的な詳細をレンダリングできず、ハーフトンの品質を決定する。 反対に、最適なハーフトーン解を探索することで視覚的快楽を追求する他の以前の方法は、高い計算コストに苦しむ。 本稿では,データ駆動アプローチによる高速で構造に配慮したハーフトンニング手法を提案する。 具体的には、各バイナリピクセルの値が共有完全畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ポリシを持つ仮想エージェントによって選択されたアクションとみなされる強化学習問題としてハーフトニングを定式化する。 オフライン段階では、有効勾配推定器を用いて、1つの作用ステップで高品質なハーフトンを生産するエージェントを訓練する。 すると、半音は1つの高速CNN推論によってオンラインで生成できる。 また, 損失関数を抑制する新しい異方性を提案し, 所望の青色ノイズ特性をもたらす。 最後に、SSIMの最適化は平坦な領域に穴を開ける可能性があり、コントーンのコントラストマップで計量を重み付けすることで避けることができる。 実験により,従来の構造認識手法の15倍高速である軽量cnnを効果的に訓練し,良好な視覚品質を有する青色半音を生成することができた。 また,本手法の拡張性を示すために,deep multitoningのプロトタイプを提案する。

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