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J-GLOBAL ID：201802231295809375   整理番号：18A0536583

単一画像からの高ダイナミックレンジ輝度マップの生成【Powered by NICT】

Generating high dynamic range radiance maps from a single image

著者 (2件)： Li Xiaofen (School of Communications and Information Engineering, University of Electronic, Science and Technology of China, Chengdu 611731, China) ,  Huo Yongqing (School of Communications and Information Engineering, University of Electronic, Science and Technology of China, Chengdu 611731, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICSPC  ページ： 316-322  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 単一低ダイナミックレンジ(LDR)画像およびそのカメラ応答関数(CRF)から高ダイナミックレンジ(HDR)放射輝度マップを生成する方法を提示した。法は最初にモデル化し,逆CRFを推定する重み関数による逆CRFを増加させる,最大と最小ピクセル値に近い平滑にするHDR画像を生成する入力LDR画像上の滑らかな逆CRFを行った。法では,逆CRFは単一LDR画像とCRFの経験的モデル,カラーエッジで測定したRGB分布に基づく方法を用いて推定した。多くの既存手法とは異なり,提案した方法は,高と低輝度領域の両方からの画像を拡大する。この結果構築したアルゴリズムは明るい領域のみから画像の拡張に起因する暗領域におけるアーチファクトと詳細損失を避けることができる。広範な実験結果は,この手法が,対照的により低い濃度歪を誘導し,高い視覚品質HDR画像を生成することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： カメラ ,  重み関数 ,  応答関数 ,  アルゴリズム ,  放射輝度 ,  アーチファクト ,  モデリング ,  *画像 ,  *ダイナミックレンジ ,  *輝度
準シソーラス用語： 視覚品質 ,  経験モデル ,  高ダイナミックレンジ画像 ,  画素値 ,  *高ダイナミックレンジ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： 高ダイナミックレンジ ,  輝度 ,  マップ