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학술저널
저자정보
Gwon Hwan An (Sogang University) Siyeong Lee (Sogang University) Suk-Ju Kang (Sogang University)
저널정보
대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.8 No.2
발행연도
2019.4
수록면
85 - 94 (10page)
DOI
10.5573/IEIESPC.2019.8.2.085

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In this paper, we propose a neural network-based image restoration method for reconstructing a single tone-mapped high dynamic range image (which has higher colorreproduction rate and detail preservation than a low dynamic range image) from a single low dynamic range image, including over- and under-exposed images. Specifically, the proposed method aims to solve the problem of restoring detail information for the clipped area, in addition to the problem of restoring color information from existing over- and under-exposed images. The proposed method uses a mask and a mask-applied neural network to distinguish between clipped and non-clipped regions. In addition, it restores the clipped region based on image inpainting, and restores the non-clipped region based on image-to-image translation. The proposed method showed higher color and detail restoration for the clipped region within a certain size, compared to conventional methods, despite the relatively small number of neural network parameters. In addition, the Fréchet inception distance score and qualitative results showed that the proposed method restores the clipped region naturally without degrading the perceptual quality, compared to other methods.
#High dynamic range image #Tone mapping #Image restoration

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. The Proposed Method
4. Experimental Results and Evaluation
5. Conclusion
References

참고문헌 (49)

참고문헌 신청
J. A. Stark / 2000 / Adaptive image contrast enhancement using generalizations of histogram equalization / IEEE Trans. Image Process 9(5):889~896 google schola T. Arici / 2009 / A histogram modification framework and its application for image contrast enhancement / IEEE Trans. Image Process 18(9):1921~1935 google schola A. Buades / 2005 / A non-local algorithm for image denoising / Computer Vision and Pattern Recognition, 2005. CVPR 2005. IEEE Computer Society Conference on 2:60~65 google schola M. Elad / 2006 / Image denoising via sparse and redundant representations over learned dictionaries / IEEE Trans. Image Process 15(12):3736~3745 google schola C. Dong / 2014 / Learning a deep convolutional network for image superresolution / European Conference on Computer Vision :184~199 google schola

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