論文の概要: Learning Differential Pyramid Representation for Tone Mapping
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01463v1
- Date: Mon, 02 Dec 2024 12:59:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-04 15:42:36.090195
- Title: Learning Differential Pyramid Representation for Tone Mapping
- Title（参考訳）: トーンマッピングのための微分ピラミッド表現の学習
- Authors: Qirui Yang, Yinbo Li, Peng-Tao Jiang, Qihua Cheng, Biting Yu, Yihao Liu, Huanjing Yue, Jingyu Yang,
- Abstract要約: 学習可能な微分ピラミッド表現ネットワーク(DPRNet)を導入する。
DPRNetは、高品質なトーンマッピング回復に不可欠である詳細なテクスチャと構造をキャプチャすることができる。
さらに、グローバルな一貫性と局所的なコントラストを達成するために、グローバルなトーン知覚モジュールと局所的なトーンチューニングモジュールを設計する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.030166961019166
- License:
- Abstract: Previous tone mapping methods mainly focus on how to enhance tones in low-resolution images and recover details using the high-frequent components extracted from the input image. These methods typically rely on traditional feature pyramids to artificially extract high-frequency components, such as Laplacian and Gaussian pyramids with handcrafted kernels. However, traditional handcrafted features struggle to effectively capture the high-frequency components in HDR images, resulting in excessive smoothing and loss of detail in the output image. To mitigate the above issue, we introduce a learnable Differential Pyramid Representation Network (DPRNet). Based on the learnable differential pyramid, our DPRNet can capture detailed textures and structures, which is crucial for high-quality tone mapping recovery. In addition, to achieve global consistency and local contrast harmonization, we design a global tone perception module and a local tone tuning module that ensure the consistency of global tuning and the accuracy of local tuning, respectively. Extensive experiments demonstrate that our method significantly outperforms state-of-the-art methods, improving PSNR by 2.58 dB in the HDR+ dataset and 3.31 dB in the HDRI Haven dataset respectively compared with the second-best method. Notably, our method exhibits the best generalization ability in the non-homologous image and video tone mapping operation. We provide an anonymous online demo at https://xxxxxx2024.github.io/DPRNet/.
- Abstract（参考訳）: 従来のトーンマッピング手法は主に、低解像度画像のトーン向上と、入力画像から抽出された高頻度成分を用いて詳細を復元することに焦点を当てていた。
これらの方法は通常、手作りのカーネルを持つラプラシアンやガウスのピラミッドのような、人工的に高周波成分を抽出する伝統的な特徴ピラミッドに依存している。
しかし、従来の手作りの機能は、HDR画像の高周波成分を効果的に捉えるのに苦労し、出力画像の過度な滑らか化と詳細の喪失をもたらす。
上記の問題を緩和するために,学習可能な微分ピラミッド表現ネットワーク(DPRNet)を導入する。
我々のDPRNetは、学習可能な微分ピラミッドに基づいて、高品質なトーンマッピング回復に不可欠である詳細なテクスチャや構造をキャプチャすることができる。
さらに,グローバルな整合性と局所的なコントラスト調和を実現するため,グローバルな調律モジュールと局所的な調律モジュールを設計し,それぞれがグローバルな調律の整合性と局所的な調律の精度を保証する。
その結果, HDR+データセットではPSNRが2.58dB, HDRI Havenデータセットでは3.31dB向上した。
特に,本手法は,非ホモログ画像とビデオトーンマッピング操作において,最高の一般化能力を示す。
私たちはhttps://xxxxxx2024.github.io/DPRNet/で匿名のオンラインデモを行います。
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