論文の概要: Towards Efficient SDRTV-to-HDRTV by Learning from Image Formation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04084v1
- Date: Fri, 8 Sep 2023 02:50:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-11 16:15:05.811393
- Title: Towards Efficient SDRTV-to-HDRTV by Learning from Image Formation
- Title（参考訳）: 画像形成から学ぶSDRTV-to-HDRTV
- Authors: Xiangyu Chen, Zheyuan Li, Zhengwen Zhang, Jimmy S. Ren, Yihao Liu,
Jingwen He, Yu Qiao, Jiantao Zhou, Chao Dong
- Abstract要約: モダンディスプレイは、高ダイナミックレンジ(WCG)と広色域(SDR)で映像コンテンツをレンダリングすることができる
利用可能なリソースの大部分は、まだ標準動的範囲(SDR)にある。
我々は、SDRTV/TVコンテンツの形成をモデル化し、SDRTV-to-TVタスクを定義し、分析する。
本手法は主に超高精細テレビコンテンツ向けに設計されており、4K解像度画像の処理に有効で軽量である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.26219245226384
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Modern displays are capable of rendering video content with high dynamic
range (HDR) and wide color gamut (WCG). However, the majority of available
resources are still in standard dynamic range (SDR). As a result, there is
significant value in transforming existing SDR content into the HDRTV standard.
In this paper, we define and analyze the SDRTV-to-HDRTV task by modeling the
formation of SDRTV/HDRTV content. Our analysis and observations indicate that a
naive end-to-end supervised training pipeline suffers from severe gamut
transition errors. To address this issue, we propose a novel three-step
solution pipeline called HDRTVNet++, which includes adaptive global color
mapping, local enhancement, and highlight refinement. The adaptive global color
mapping step uses global statistics as guidance to perform image-adaptive color
mapping. A local enhancement network is then deployed to enhance local details.
Finally, we combine the two sub-networks above as a generator and achieve
highlight consistency through GAN-based joint training. Our method is primarily
designed for ultra-high-definition TV content and is therefore effective and
lightweight for processing 4K resolution images. We also construct a dataset
using HDR videos in the HDR10 standard, named HDRTV1K that contains 1235 and
117 training images and 117 testing images, all in 4K resolution. Besides, we
select five metrics to evaluate the results of SDRTV-to-HDRTV algorithms. Our
final results demonstrate state-of-the-art performance both quantitatively and
visually. The code, model and dataset are available at
https://github.com/xiaom233/HDRTVNet-plus.
- 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、利用可能なリソースの大部分は、まだ標準動的範囲(SDR)にある。
その結果、既存のSDRコンテンツをHDRTV標準に変換することには大きな価値がある。
本稿では、SDRTV/HDRTVコンテンツの形成をモデル化し、SDRTV-to-HDRTVタスクを定義し、分析する。
分析と観察により, 極端から終末の教師付きトレーニングパイプラインは, 重度のガムム遷移エラーに悩まされていることが明らかとなった。
この問題に対処するために,適応的なグローバルカラーマッピング,局所的な拡張,ハイライト補正を含む,hdrtvnet++と呼ばれる新しい3段階のソリューションパイプラインを提案する。
適応的グローバルカラーマッピングステップは、画像適応カラーマッピングを実行するためのガイダンスとしてグローバル統計を使用する。
次にローカルエンハンスメントネットワークがデプロイされ、ローカル詳細が強化される。
最後に、上記の2つのサブネットワークをジェネレータとして組み合わせ、GANベースのジョイントトレーニングを通じてハイライト一貫性を実現する。
本手法は主に超高精細テレビコンテンツ向けに設計されており、4K解像度画像の処理に有効で軽量である。
また、HDRTV1Kという名前のHDR10標準で、1235と117のトレーニング画像と117のテスト画像を含むデータセットを、すべて4K解像度で構築する。
さらに,SDRTV-to-HDRTVアルゴリズムの結果を評価するために5つの指標を選択した。
最終結果は,定量的かつ視覚的に,最先端の性能を示すものである。
コード、モデル、データセットはhttps://github.com/xiaom233/HDRTVNet-plusで入手できる。
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