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Deep Neural Networksを用いたSDR画像からのHDR画像生成手法に関する一検討

机译:使用深神经网络从SDR图像中HDR图像生成方法研究

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摘要

本稿では,SDR画像から白飛び,黒潰れを修復したHDR画像を生成するDeep Learning手法を提案する.まず予備実験として,SDR画像を疑似HDR画像,線形変換により更にダイナミックレンジを狭めたSDR画像を疑似SDR画像とみなし,DNN(Deep Neural Network)に疑似SDR画像から疑似HDR画像へのend-to-endなマッピングを学習させ,疑似HDR画像を生成する実験を行う.SDR画像に対する疑似HDR画像のPSNR評価により,提案手法の有効性を示す.次に本実験として,HDR画像からトーンマッピングによって生成したSDR画像からの,DNN学習によるHDR画像の生成を試みる.
机译:在本文中,我们提出了一种深入的学习方法,可以生成从SDR图像中飞行的HDR图像和修复黑色粉碎。 首先,作为初步实验,SDR图像被视为具有伪HDR图像的伪SDR图像和线性变换,并且将SDR图像视为伪SDR图像,并结束到达到-To-to-to-to-to-执行学习结束映射并生成伪HDR图像。 所提出的方法的有效性由SDR图像的伪HDR图像的PSNR评估示出。 接下来,作为此功能,它尝试从由HDR图像的音调映射生成的SDR图像生成从DNN学习的HDR图像。

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