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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-03-14 15:40 GANを用いたトーンカーブ学習によるHDR画像生成手法 ○吉田智哉・雨車和憲（工学院大）・佐々木亮平（東京工科大）  IMQ2023-57 IE2023-112 MVE2023-86 |
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| 抄録 | （和） | 近年，HDRモニターの普及に伴い，LDR画像をHDR画像に変換する技術に注目が集まっている．既存の手法であるHDR合成では，異なる露出を持つ複数のLDR画像からHDR画像を作成する．しかしこの手法では既に撮影された画像には適用できないという問題がある．近年のディープラーニングを用いた手法は，単一のLDR画像から高精度のHDR画像を生成することができる．しかし，ディープラーニングによるHDR画像生成は，学習データに依存するために再現性の面で課題がある点や、適用する画像のサイズは事前に学習したモデルに合わせる必要があるなどの問題がある．本研究では，GANを用いたトーンカーブ学習によるHDR画像生成手法を提案する．提案した手法は，単一のLDR画像に2つの参照画像を使用してHDR画像生成を行う．この際，入力画像と参照画像の画像のサイズや場面は異なっていてもよいという利点がある．数値実験により，提案方法の有効性を示す． |
| （英） | In recent years, with the proliferation of HDR monitors, there has been growing interest in technologies for converting LDR images to HDR images. The conventional methods of generating an HDR image by merging LDR images taken at multiple exposures has some problems, such as the fact that it cannot be used for an image that has already been taken. Recent deep learning approaches can generate an HDR image with high accuracy from a single LDR image. However, deep learning approaches based on image-to-image translation cannot be used flexibly in terms of image size differences and reproducibility. In this paper, we propose a GAN-based HDR image reconstruction method based on tone curve learning. The proposed algorithm uses single LDR image with two reference images for the HDR reconstruction. There are no restrictions on the size or scene of the input and reference images, and they can differ. Numerical experiments demonstrate the effectiveness of the proposed method. | |
| キーワード | （和） | HDR / GAN / トーンカーブ / / / / / |
| （英） | HDR / GAN / Tone curve / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 432, IE2023-112, pp. 241-245, 2024年3月. | |
| 資料番号 | IE2023-112 | |
| 発行日 | 2024-03-06 (IMQ, IE, MVE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IMQ2023-57 IE2023-112 MVE2023-86 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IE MVE CQ IMQ |
| 開催期間 | 2024-03-13 - 2024-03-15 |
| 開催地（和） | 沖縄産業支援センター |
| 開催地（英） | Okinawa Sangyo Shien Center |
| テーマ（和） | 五感に訴えるオンラインメディアとその評価，および一般（魅力工学研究会協賛） |
| テーマ（英） | Media of five senses, Multimedia, Media experience, Picture codinge, Image media quality, Network,quality and reliability, etc（AC） |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IE |
| 会議コード | 2024-03-IE-MVE-CQ-IMQ |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | GANを用いたトーンカーブ学習によるHDR画像生成手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | GAN-Based Tone Curve Learning for HDR Image Generation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | HDR / HDR |
| キーワード(2)（和/英） | GAN / GAN |
| キーワード(3)（和/英） | トーンカーブ / Tone curve |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 吉田 智哉 / Tomoya Yoshida / ヨシダ トモヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 工学院大学 (略称： 工学院大) Kogakuin University (略称： Kogakuin Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 雨車 和憲 / Kazunori Uruma / ウルマ カズノリ |
| 第2著者 所属（和/英） | 工学院大学 (略称： 工学院大) Kogakuin University (略称： Kogakuin Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 佐々木 亮平 / Ryohei Sasaki / ササキ リョウヘイ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京工科大学 (略称： 東京工科大) Tokyo University of Technology (略称： TUT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-03-14 15:40:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | IE |
| 資料番号 | IMQ2023-57, IE2023-112, MVE2023-86 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.430(IMQ), no.432(IE), no.433(MVE) |
| ページ範囲 | pp.241-245 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2024-03-06 (IMQ, IE, MVE) |
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