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講演抄録/キーワード
講演名 2018-09-27 14:50
LDR画像の学習に基づくCNNを用いた逆トーンマッピング法
木下裕磨貴家仁志首都大東京
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抄録 (和) 本研究では,任意の単一LDR画像から高品質なHDR画像の生成することを目的に,LDR画像の学習に基づくCNNを用いた逆トーンマッピング法を提案する.CNNを用いた逆トーンマッピングにおいて,教師画像としてHDR画像を直接利用してCNNを学習することは,LDR画像とHDR画像におけるダイナミックレンジの違いや人間の非線形な視覚特性などの理由から,困難であることが既存の研究により指摘されている.そこで,提案する逆トーンマッピング法では,入力LDR画像からReinhardのグローバルオペレータによりマッピングされたLDR画像への変換を学習する.Reinhardのグローバルオペレータは逆変換が可能な関数である.提案法は,ReinhardのグローバルオペレータよってマッピングされたとみなすことのできるLDR画像を入力LDR画像から生成し,生成されたLDR画像に対してReinhardのグローバルオペレータの逆変換を行うことでHDR画像を生成する方法である.HDR-VDP-2.2,およびPU encoding + MS-SSIMを用いた客観評価実験により,提案法が他の手法と比較して高品質なHDR画像を生成できることが示される. 
(英) This paper proposes an inverse tone mapping operation using CNN with LDR based learning. In inverse tone mapping with CNNs, it is difficult to train CNNs by directly using HDR images as training data. In the proposed method, CNNs are trained with only LDR images, namely, HDR images are not used in training. The proposed CNNs learn a transformation from various input LDR images to LDR images mapped by Reinhard's global operator. Since Reinhard's global operator is invertible, HDR images can be reconstracted from LDR images mapped by the operator. For this reason, the proposed method enables us to generate high quality HDR images from various LDR images by transforming the input LDR ones via CNNs. Experimental results show that HDR images generated by the proposed method have higher quality than HDR ones generated by conventional inverse tone mapping methods, in terms of HDR-VDP-2.2 and PU encoding + MS-SSIM.
キーワード (和) 逆トーンマッピング / 高ダイナミックレンジ画像 / 畳み込みニューラルネットワーク / 深層学習 / 画像強調 / / /  
(英) Inverse Tone Mapping / High Dynamic Range Image / Convolutional Neural Network / Deep Learning / Image Enhancement / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 223, IE2018-34, pp. 23-28, 2018年9月.
資料番号 IE2018-34 
発行日 2018-09-20 (LOIS, IE, EMM) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 IEE-CMN EMM LOIS IE ITE-ME  
開催期間 2018-09-27 - 2018-09-28 
開催地(和) ビーコンプラザ(別府国際コンベンションセンター) 
開催地(英) Beppu Int'l Convention Ctr. aka B-CON Plaza 
テーマ(和) マルチメディア通信/システム,ライフログ活用技術,IP放送/映像伝送,メディアセキュリティ,メディア処理(AI,深層学習),一般 
テーマ(英) Multimedia Communication/System, Lifelog Applications, IP Broadcasting/Video Transmission, Media Security, Media Processing (AI, Deep Learning), etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IE 
会議コード 2018-09-CMN-EMM-LOIS-IE-ME 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) LDR画像の学習に基づくCNNを用いた逆トーンマッピング法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) An Inverse Tone Mapping Operation Using CNN with LDR Based Learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 逆トーンマッピング / Inverse Tone Mapping  
キーワード(2)(和/英) 高ダイナミックレンジ画像 / High Dynamic Range Image  
キーワード(3)(和/英) 畳み込みニューラルネットワーク / Convolutional Neural Network  
キーワード(4)(和/英) 深層学習 / Deep Learning  
キーワード(5)(和/英) 画像強調 / Image Enhancement  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 木下 裕磨 / Yuma Kinoshita / キノシタ ユウマ
第1著者 所属(和/英) 首都大学東京 (略称: 首都大東京)
Tokyo Metropolitan University (略称: Tokyo Metro. Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 貴家 仁志 / Hitoshi Kiya / キヤ ヒトシ
第2著者 所属(和/英) 首都大学東京 (略称: 首都大東京)
Tokyo Metropolitan University (略称: Tokyo Metro. Univ.)
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講演者
発表日時 2018-09-27 14:50:00 
発表時間 25 
申込先研究会 IE 
資料番号 IEICE-LOIS2018-14,IEICE-IE2018-34,IEICE-EMM2018-53 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.222(LOIS), no.223(IE), no.224(EMM) 
ページ範囲 pp.23-28 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-LOIS-2018-09-20,IEICE-IE-2018-09-20,IEICE-EMM-2018-09-20 


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