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単一画像に基づく高ダイナミックレンジ画像の生成法に関する研究

基于单幅图像的高动态范围图像生成方法研究

基本信息

批准号：
18J20326
负责人：
木下裕磨
金额：
$ 1.34万
依托单位：
Tokyo Metropolitan University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2018
资助国家：
日本
起止时间：
2018-04-25 至 2021-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

研究第2年度までに，当初に予定していた単一画像に基づくHDR画像生成法の開発は順調に進捗し，深層学習の利用により高品質HDR画像の生成を実現した．そのため，第3年度は，(1)高品質HDR画像生成に必要とされる深層学習そのものの性能向上，および(2)画像処理に起因する色歪み回避のための色相補正法の開発に取り組んだ．本研究で開発した単一画像に基づくHDR画像生成法においては，畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を利用している．CNNでは，画像や特徴マップ等の入力信号のダウン・アップサンプリング処理が一般に行われる．これらダウン・アップサンプリング処理は，出力信号あるいは逆伝搬される勾配信号に「チェス盤歪み」という一種の歪みをもたらすことが知られている．そこで，(1)の深層学習の性能向上においては，CNNにおけるチェス盤歪みの回避を目的に研究を遂行した．この目的の実現のため，チェス盤歪みの発生を完全に抑制できる固定畳み込み層を提案した．この成果は，IEEE ICASSPおよびAPSIPA ASCにおいて発表した．(2)は，HDR画像生成法によって得られるHDR画像の色を制御する目的で実施した．既存の多くの画像処理法は，入力画像の持つ色を歪ませてしまう．特に深層学習を用いた場合には，出力画像を制御することが困難である．開発した色相補正法は，CIELAB空間での色相の定義に従い，入力画像とある画像処理アルゴリズムで得られた画像間の色相が完全に一致するように補正処理を行う．開発した色相補正法は，深層学習を含む任意の画像処理アルゴリズムと組み合わせて利用することができる．これらの成果は，電子情報通信学会SIS研究会にて発表した．さらに，これら成果をまとめた論文は，APSIPA Transactions Signal and Information Processingに掲載された．

In the second year of the study, the development of HDR image generation method was carried out according to the original design, and the generation of high-quality HDR image was realized by using deep learning. In the third year,(1) high quality HDR image generation is necessary to improve the performance of deep learning, and (2) image processing is necessary to avoid color distortion. In this study, we developed a new HDR image generation method based on single image, which uses CNN to generate images.CNN is used to process image features and input signals. The output signal is reversed and the matching signal is reversed. (1) The performance of deep learning is upward, CNN is upward, CNN is upward, downward, CNN is upward, CNN is upward, downward, downward, CNN is upward, downward, downward, CNN This goal is realized, and the development of the core is completely suppressed. As a result of this, IEEE ICASSP and APSIPA ASC have developed a new approach. (2)The HDR image generation method is used to achieve the goal of HDR image color control. There are a lot of existing portraits, but the reason is that the force of the portrait is not consistent with the color. Special deep learning occasion The hue correction method is developed to define the hue in CIELAB space, and the hue between images is completely consistent with the hue between images. Open the color correction method, deep learning, including arbitrary image processing, open the color correction method, and open the color correction method. The results of the SIS research meeting of the Society for Electronic Information and Communication were presented. APSIPA Transactions Signal and Information Processing

项目成果

期刊论文数量（0）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

A Hue Correction Scheme Based on Constant-Hue Plane for Color Image Enhancement

DOI：
10.1109/apsipaasc47483.2019.9023061
发表时间：
2019-11
期刊：
2019 Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC)
影响因子：
0
作者：
Yuma Kinoshita;Kouki Seo;H. Kiya
通讯作者：
Yuma Kinoshita;Kouki Seo;H. Kiya

CIELAB色空間に基づく輝度を排除した色相画像の生成法

基于CIELAB色彩空间的排除亮度的色调图像生成方法