論文の概要: Training Neural Networks on RAW and HDR Images for Restoration Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03640v1
• Date: Wed, 6 Dec 2023 17:47:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-07 14:13:52.343119
• Title: Training Neural Networks on RAW and HDR Images for Restoration Tasks
• Title（参考訳）: 修復作業のためのRAWおよびHDR画像に基づくニューラルネットワークの訓練
• Authors: Lei Luo, Alexandre Chapiro, Xiaoyu Xiang, Yuchen Fan, Rakesh Ranjan, Rafal Mantiuk
• Abstract要約: 本研究は,3つの画像復元アプリケーション(デノイング,デブロアリング,シングルイメージ超解像)に対するアプローチを検証した。 その結果、ニューラルネットワークは、表示色空間で表現されるHDRおよびRAW画像において、かなりよく訓練されていることが示唆された。 トレーニング戦略へのこの小さな変更は、最大10～15dBのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.41340420564656
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The vast majority of standard image and video content available online is represented in display-encoded color spaces, in which pixel values are conveniently scaled to a limited range (0-1) and the color distribution is approximately perceptually uniform. In contrast, both camera RAW and high dynamic range (HDR) images are often represented in linear color spaces, in which color values are linearly related to colorimetric quantities of light. While training on commonly available display-encoded images is a well-established practice, there is no consensus on how neural networks should be trained for tasks on RAW and HDR images in linear color spaces. In this work, we test several approaches on three popular image restoration applications: denoising, deblurring, and single-image super-resolution. We examine whether HDR/RAW images need to be display-encoded using popular transfer functions (PQ, PU21, mu-law), or whether it is better to train in linear color spaces, but use loss functions that correct for perceptual non-uniformity. Our results indicate that neural networks train significantly better on HDR and RAW images represented in display-encoded color spaces, which offer better perceptual uniformity than linear spaces. This small change to the training strategy can bring a very substantial gain in performance, up to 10-15 dB.
• Abstract（参考訳）: オンラインで利用可能な標準画像やビデオコンテンツの大部分はディスプレイエンコードされた色空間で表現され、ピクセル値は限られた範囲 (0-1) に便利にスケールされ、色分布はほぼ一様である。 対照的に、カメラrawおよびハイダイナミックレンジ(hdr)画像は、しばしば直線的な色空間で表現され、色値は光の測色量と線形に関係している。 一般に利用可能なディスプレイエンコード画像のトレーニングは、確立されたプラクティスであるが、線形色空間における生およびhdr画像のタスクに対するニューラルネットワークのトレーニング方法に関するコンセンサスはない。 本研究では,3種類の画像復元アプリケーション(デノイジング,デブラリング,シングルイメージ・スーパーレゾリューション)について,いくつかのアプローチをテストした。 我々は,一般的な伝達関数(PQ,PU21,mu-law)を用いてHDR/RAW画像を表示符号化する必要があるか,線形色空間でのトレーニングが望ましいかを検討する。 以上の結果から,ニューラルネットワークは,ディスプレイエンコードされたカラー空間で表現されたhdrやraw画像上で,線形空間よりも知覚的均一性が向上することが示唆された。 トレーニング戦略へのこの小さな変更は、最大10～15dBのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。

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