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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강라훈 (한양대학교) 박범준 (한양대학교) 정제창 (한양대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제24권 제2호
발행연도
2019.3
수록면
217 - 226 (10page)

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2019

효과적인 역 톤 매핑을 위한 필터링 기법
강라훈 ,  박범준 ,  정제창 방송공학회논문지 2019.03 학술저널

2018

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초록· 키워드

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본 논문에서는 가이디드 영상 필터 (guided image filter: GIF)를 이용하여 컨볼루션 신경망 (convolutional neural network; CNN)을 이용한 역 톤 매핑 (inverse tone-mapping) 기법의 결과를 향상시킬 수 있는 필터링 기법을 제안한다. 저동적범위 (low dynamic range; LDR) 영상을 고동적범위 (high dynamic range; HDR) 디스플레이에서 표현할 수 있도록 변환하는 역 톤 매핑 기법은 지속적으로 제안되어왔다. 최근 들어 컨볼루션 신경망을 이용하여 단일 LDR 영상을 HDR 영상으로 변환하는 알고리듬이 많이 연구되었다. 그 중엔 제한된 동적범위 (dynamic range)로 인해 화소가 포화되어 기존 화소 정보가 손실되는데 이를 학습된 컨볼루션 신경망을 이용해서 복원하는 알고리듬이 존재한다. 해당 알고리듬은 비포화 영역의 잡음까지는 억제하지 못하며 포화 영역의 디테일까지는 복원하지 못한다. 제안한 알고리듬은 입력 영상에 가중된 가이디드 영상 필터 (weighted guided image filter; WGIF)를 사용해서 비포화 영역의 잡음을 억제하고 포화 영역의 디테일을 복원시킨 다음 컨볼루션 신경망에 인가하여 최종 결과 영상의 품질을 개선하였다. 제안하는 알고리듬은 HDR 정량적 화질평가 지표를 측정하였을 때 기존의 알고리듬에 비해 높은 화질평가 지수를 나타내었다.
#HDR #Inverse Tone-mapping #CNN #Deep Learning #Guided Image Filter

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 이론
Ⅲ. 제안하는 알고리듬
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
H. Landis, “Production-ready global illumination,” SIGGRAPH Course Notes, Vol.16, pp.87-101, 2002. google schola A. O. Akyuz, R. Fleming, B. E. Riecke, E. Reinhard, and H. H. Bulthoff, “Do HDR displays support LDR Content?: A psychophysical evaluation,” ACM Transaction on Graphics, Vol.26, No.38, July 2007. google schola F. Banterle, A. Artusi, K. Debattista, and A. Chalmers, Advanced High Dynamic Range Imaging:theory and practice, A K Peters/CRC Press, New York, February 2011. google schola A. G. Rempel, M. Trentacoste, H. Seetzen, H. D. Young, W. Heidrich, L. Whiteheadm, and G. Ward, “LDR2HDR: On-the?fly reverse tone mapping of legacy video and photographs,” ACM Transaction on Graphics, Vol.26, No.39, 2007. google schola G. Eilertsen, J. Kronander, G. Denes, R. Mantiuk, and J. Unger, HDR image reconstruction from a single exposure using deep CNNs, ACM Transactions on Graphics, Vol.36, No.6, pp.1-15, 2017. google schola

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