論文の概要: Perceptual Tone Mapping Model for High Dynamic Range Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16975v1
• Date: Fri, 29 Sep 2023 04:45:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-02 15:25:49.675816
• Title: Perceptual Tone Mapping Model for High Dynamic Range Imaging
• Title（参考訳）: 高ダイナミックレンジイメージングのための知覚トーンマッピングモデル
• Authors: Imran Mehmood, Xinye Shi, M. Usman Khan and Ming Ronnier Luo
• Abstract要約: トーンマッピング演算子(TMO)は、周囲と表示条件を考慮せずにHDR画像の輝度を圧縮する。 現在の研究では、知覚的な色彩特性を取り入れることで、この問題に対処している。 TMOzは、より最適なカラフルネスの再現を実現するために、サラウンドと表示条件の両方の影響を考慮に入れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: One of the key challenges in tone mapping is to preserve the perceptual quality of high dynamic range (HDR) images when mapping them to standard dynamic range (SDR) displays. Traditional tone mapping operators (TMOs) compress the luminance of HDR images without considering the surround and display conditions emanating into suboptimal results. Current research addresses this challenge by incorporating perceptual color appearance attributes. In this work, we propose a TMO (TMOz) that leverages CIECAM16 perceptual attributes, i.e., brightness, colorfulness, and hue. TMOz accounts for the effects of both the surround and the display conditions to achieve more optimal colorfulness reproduction. The perceptual brightness is compressed, and the perceptual color scales, i.e., colorfulness and hue are derived from HDR images by employing CIECAM16 color adaptation equations. A psychophysical experiment was conducted to automate the brightness compression parameter. The model employs fully automatic and adaptive approach, obviating the requirement for manual parameter selection. TMOz was evaluated in terms of contrast, colorfulness and overall image quality. The objective and subjective evaluation methods revealed that the proposed model outperformed the state-of-the-art TMOs.
• Abstract（参考訳）: トーンマッピングにおける重要な課題の1つは、高ダイナミックレンジ(HDR)画像を標準ダイナミックレンジ(SDR)ディスプレイにマッピングする際の知覚品質を維持することである。 従来のトーンマッピング演算子(TMO)は、周囲と表示条件を考慮せずにHDR画像の輝度を圧縮する。 現在の研究では、知覚的な色彩特性を取り入れることでこの問題に対処している。 本研究では,CIECAM16の知覚特性,すなわち明るさ,彩度,色調を利用するTMO(TMOz)を提案する。 TMOzは、より最適なカラフルネス再現を実現するために、サラウンドと表示条件の両方の影響を考慮に入れている。 知覚輝度は圧縮され、知覚色スケール、すなわち色度と色調はCIECAM16色適応方程式を用いてHDR画像から導出される。 輝度圧縮パラメータを自動化する心理物理学実験を行った。 このモデルは完全自動かつ適応的なアプローチを採用し、手動パラメータ選択の要求を回避している。 TMOzはコントラスト,カラフルさ,画像品質の面で評価された。 客観的および主観的評価により,提案モデルが最先端tmosよりも優れていた。

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