| 講演名 | 2017-03-06 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 平尾 克彦(早大), 竹内 健(早大), 甲藤 二郎(早大), |
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| 抄録(和) | 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． |
| 抄録(英) | In this paper, we propose a deep learning method to generate an HDR image from a single SDR image with restoring over and under exposed regions. Firstly, as a preliminary experiment, we regard SDR images as pseudo HDR images, linearly reduce their dynamic ranges as pseudo SDR images, and then train DNN (Deep Neural Network) to generate the end-to-end mapping from pseudo SDR images to pseudo HDR images. Thereafter we show the effectivity of our method by PSNR evaluation. Secondly, as a main experiment, we generate SDR images from HDR images using tone mapping, then try to generate an HDR image from an SDR image using DNN. |
| キーワード(和) | Deep Learning / HDR / SDR / 画像復元 |
| キーワード(英) | Deep Learning / HDR / SDR / Image Restoration |
| 資料番号 | IMQ2016-26,IE2016-141,MVE2016-49 |
| 発行日 | 2017-02-27 (IMQ, IE, MVE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MVE / IE / CQ / IMQ |
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| 開催期間 | 2017/3/6(から2日開催) |
| 開催地（和） | 九州大学大橋キャンパス 5号館 |
| 開催地（英） | Kyusyu Univ. Ohashi Campus |
| テーマ（和） | 五感メディア，マルチメディア，仮想環境基礎，映像符号化，超臨場感，ネッ トワークの品質と信頼性,イメージメディアの品質，一般（MVE・IE・IMQ研究会共催，CQ研究会併催，VR学会香り・味と生体情報研究委員会と連催） |
| テーマ（英） | Five senses media, Multimedia, Virtual Environment, Image encoding, Ultra realistic, Network quality and reliability, Image media quality, etc. |
| 委員長氏名（和） | 亀田 能成(筑波大) / 高村 誠之(NTT) / 矢守 恭子(朝日大) / 堀田 裕弘(富山大) |
| 委員長氏名（英） | Yoshinari Kameda(Univ. of Tsukuba) / Seishi Takamura(NTT) / Kyoko Yamori(Asahi Univ.) / Yuukou Horita(Univ. of Toyama) |
| 副委員長氏名（和） | 間瀬 健二(名大) / 浜本 隆之(東京理科大) / 市ヶ谷 敦郎(NHK) / 林 孝典(NTT) / 下西 英之(NEC) / 杉山 賢二(成蹊大) / 中口 俊哉(千葉大) |
| 副委員長氏名（英） | Kenji Mase(Nagoya Univ.) / Takayuki Hamamoto(Tokyo Univ. of Science) / Atsuro Ichigaya(NHK) / Takanori Hayashi(NTT) / Hideyuki Shimonishi(NEC) / Kenji Sugiyama(Seikei Univ.) / Toshiya Nakaguchi(Chiba Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 上岡 玲子(九大) / 飯山 将晃(京大) / 木村 篤信(NTT) / 坂東 幸浩(NTT) / 宮田 高道(千葉工大) / 松田 崇弘(阪大) / 久保 亮吾(慶大) / 前田 充(キヤノン) / 工藤 博章(名大) |
| 幹事氏名（英） | Reiko Ueoka(Kyushu Univ.) / Masaaki Iiyama(Kyoto Univ.) / Atsunobu Kimura(NTT) / Yukihiro Bando(NTT) / Takamichi Miyata(Chiba Inst. of Tech.) / Takahiro Matsuzaki(Osaka Univ.) / Ryogo Kubo(Keio Univ.) / Mitsuru Maeda(Canon) / Hiroaki Kudo(Nagoya Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 内山 英昭(九大) / 平山 高嗣(名大) / 青木 良輔(NTT) / 河村 圭(KDDI研) / 高橋 桂太(名大) / アベセカラ ヒランタ(NTT) / 福元 徳広(KDDI研) / 齊藤 新一郎(ソニー) / 土田 勝(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hideaki Uchiyama(Kyushu Univ.) / Takatsugu Hirayama(Nagoya Univ.) / Ryosuke Aoki(NTT) / Kei Kawamura(KDDI R&D Labs.) / Keita Takahashi(Nagoya Univ.) / Hirantha Abeysekera(NTT) / Norihiro Fukumoto(KDDI R&D Labs.) / Shinichiro Saito(Sony) / Masaru Tsuchida(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Multimedia and Virtual Environment / Technical Committee on Image Engineering / Technical Committee on Communication Quality / Technical Committee on Image Media Quality |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 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 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on HDR Image Generation Method from an SDR Image Using Deep Neural Networks |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | Deep Learning / Deep Learning |
| キーワード(2)（和/英） | HDR / HDR |
| キーワード(3)（和/英） | SDR / SDR |
| キーワード(4)（和/英） | 画像復元 / Image Restoration |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 平尾 克彦 / Katsuhiko Hirao |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 早稲田大学(略称：早大) Waseda University(略称：Waseda Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 竹内 健 / Masaru Takeuchi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 早稲田大学(略称：早大) Waseda University(略称：Waseda Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 甲藤 二郎 / Jiro Katto |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 早稲田大学(略称：早大) Waseda University(略称：Waseda Univ.) |
| 発表年月日 | 2017-03-06 |
| 資料番号 | IMQ2016-26,IE2016-141,MVE2016-49 |
| 巻番号（vol） | vol.116 |
| 号番号（no） | IMQ-494,IE-495,MVE-496 |
| ページ範囲 | pp.37-42(IMQ), pp.37-42(IE), pp.37-42(MVE), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-02-27 (IMQ, IE, MVE) |