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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.11 No.5
- 발행연도
- 2022.10
- 수록면
- 324 - 331 (8page)
- DOI
- 10.5573/IEIESPC.2022.11.5.324
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Humans feel different experiences when viewing a cinema at the theater and home. This paper presents methods to reduce the difference in the viewing experience. Based on the workflow of digital cinema distribution, the proposed method attempts to minimize the color difference between digital cinema packages (DCP) for the theater and streaming movies. For end-to-end mapping between the DCP and streaming movie, this paper proposes a convolutional neural network (CNN)-based color conversion algorithm based on the SMPTE standard. The proposed method consists of three steps: i) color conversion using standard matrices, ii) color conversion using the CNN, and iii) color saturation error removal by fusing the results in steps i) and ii). The proposed method enhances the color of TV streaming images because it minimizes the color difference from the DCP and appropriately extends the color gamut. As a result, the proposed method can provide consumers with indistinguishable quality from a DCP movie at the theater.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. Color Difference Minimization
4. Experimental Results
5. Conclusion
References
참고문헌 (27)
참고문헌 신청
Wang, Zhihao, Jian Chen, and Steven CH Hoi. "Deep learning for image super-resolution: A survey." IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, vol. 43, no. 10, pp. 3365-3387, 2020. Article (CrossRef Link)
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Kim, Y., Choi, J. S., and Kim, M., "A real-time convolutional neural network for super-resolution on FPGA with applications to 4K UHD 60 fps video services," IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 29, no. 8, pp. 2521-2534, 2018. Article (CrossRef Link)
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