論文の概要: Semantic Aware Diffusion Inverse Tone Mapping
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15468v1
- Date: Fri, 24 May 2024 11:44:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-05-27 14:32:33.232979
- Title: Semantic Aware Diffusion Inverse Tone Mapping
- Title（参考訳）: 意味的アウェア拡散逆トーンマッピング
- Authors: Abhishek Goswami, Aru Ranjan Singh, Francesco Banterle, Kurt Debattista, Thomas Bashford-Rogers,
- Abstract要約: 逆トーンマッピングによる高ダイナミックレンジ(HDR)へのキャプチャー標準ダイナミックレンジ(SDR)画像のアップの試み
本稿では,SDR画像をHDRにマッピングする新たな逆トーンマッピング手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.65968650127342
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The range of real-world scene luminance is larger than the capture capability of many digital camera sensors which leads to details being lost in captured images, most typically in bright regions. Inverse tone mapping attempts to boost these captured Standard Dynamic Range (SDR) images back to High Dynamic Range (HDR) by creating a mapping that linearizes the well exposed values from the SDR image, and provides a luminance boost to the clipped content. However, in most cases, the details in the clipped regions cannot be recovered or estimated. In this paper, we present a novel inverse tone mapping approach for mapping SDR images to HDR that generates lost details in clipped regions through a semantic-aware diffusion based inpainting approach. Our method proposes two major contributions - first, we propose to use a semantic graph to guide SDR diffusion based inpainting in masked regions in a saturated image. Second, drawing inspiration from traditional HDR imaging and bracketing methods, we propose a principled formulation to lift the SDR inpainted regions to HDR that is compatible with generative inpainting methods. Results show that our method demonstrates superior performance across different datasets on objective metrics, and subjective experiments show that the proposed method matches (and in most cases outperforms) state-of-art inverse tone mapping operators in terms of objective metrics and outperforms them for visual fidelity.
- Abstract（参考訳）: 現実世界のシーン輝度の範囲は、多くのデジタルカメラセンサーのキャプチャー能力よりも大きく、キャプチャー画像で詳細が失われる。
逆トーンマッピングは、キャプチャされた標準ダイナミックレンジ(SDR)画像を高ダイナミックレンジ(HDR)に戻すために、SDR画像からよく露出した値を線形化し、クリッピングされたコンテンツを輝度アップするマッピングを作成する。
しかし、ほとんどの場合、切断された領域の細部を復元したり、見積りしたりすることはできない。
本稿では,SDR画像をHDRにマッピングする新しい逆トーンマッピング手法を提案する。
提案手法は2つの主要なコントリビューションを提案する。まず,飽和画像中のマスキング領域におけるSDR拡散のインペインティングに基づく意味グラフを用いて,SDR拡散のガイドを行う。
第2に,従来のHDR画像とブラケット法からインスピレーションを得たSDR塗布領域を,生成的塗布法と互換性のあるHDRに引き上げるための原理的定式化を提案する。
結果から,提案手法は客観的な指標の異なるデータセットに対して優れた性能を示し,主観的な実験により,提案手法が客観的な指標の観点で(ほとんどの場合,)最先端の逆トーンマッピング演算子と一致し,視覚的忠実度において優れることを示した。
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