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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
An Gia Vien (부경대학교) Chul Lee (부경대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제23권 제3호
발행연도
2018.5
수록면
369 - 382 (14page)

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본 논문은 딥 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN)를 이용하여 행 별로 서로 다른 노출로 촬영된 단일 영상을 HDR 영상으로 변환하는 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 먼저 입력 영상에서 저조도 또는 포화로 인해 발생하는 정보 손실 영역을 CNN을 이용하여 복원하여 휘도맵을 생성한다. 또한, CNN 학습 과정에서 인간의 시각 인지 특성을 고려할 수 있는 손실 함수를 제안한다. 마지막으로 복원된 휘도맵에 디모자이킹 필터를 적용하여 최종 HDR 영상을 획득한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안하는 알고리즘이 기존의 기법에 비해서 높은 품질의 HDR 영상을 취득하는 것을 확인한다.
#High dynamic range (HDR) imaging #spatially varying exposure (SVE) imaging #convolutional neural network (CNN)

목차

요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Proposed Algorithm
Ⅲ. Experimental Results
Ⅳ. Conclusions
참고문헌 (References)

참고문헌 (27)

참고문헌 신청
P. Sen and C. Aguerrebere, “Practical High Dynamic Range Imaging of Everyday Scenes: Photographing The World as We Can See It with Our Own Eyes,” IEEE Signal Processing Magazine, Vol. 33, pp. 36-44, Sep. 2016. P. E. Debevec and J. Malik, “Recovering High Dynamic Range Radiance Maps from Photographs,” Proceeding of ACM SIGGRAPH, Aug. pp. 369-378, 1997. T. Mitsunaga and S. K. Nayar, “Radiometric Self-Calibration,” Proceeding of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp.374-380, Jun. 1999. M. Aggarwal and N. Ahuja, “Split Aperture Imaging for High Dynamic Range,” Proceeding of IEEE International Conference on Computer Vision, Vol. 2, pp. 10-17, Jul. 2001. H. Zimmer, A. Bruhn, and J. Weickert, “Freehand HDR Imaging of Moving Scenes with Simultaneous Resolution Enhancement,” Computer Graphics Forum, Vol. 30, pp. 405-414, Apr. 2011.

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