Att överföra en lågdynamisk (LDR) bild till en högdynamisk (HDR) bild, som är den så kallade inversa tonen kartläggning (iTM), är en viktig bildteknik för att förbättra visuella effekter av bildanordningar. I detta dokument föreslår vi en ny djupinlärning baserad iTM-metod, som lär sig en omvänd ton kartering nätverk med en generativ kontrarioral regularizer. Inom ramen för omväxlande optimering lär vi oss en U-Net-baserad HDR-bildgenerator för att överföra LDR-bilder till HDR-bilder och en enkel CNN-baserad diskriminator för att klassificera de verkliga HDR-avbildningarna och de som genereras. Särskilt när du lär dig generatorn anser vi att den innehållsrelaterade förlusten och den generativa kontrariska regularizern tillsammans för att förbättra stabiliteten och robustheten hos de genererade HDR-avbildningarna. Med hjälp av den lärda generatorn som det föreslagna inversa tonkartläggningsnätverket uppnår vi bättre iTM-resultat än de senaste metoderna konsekvent.
Ning m.fl. REF introducerar den generativa kontrariska regularizern för att förbättra kvaliteten på resultaten.
Learning an Inverse Tone Mapping Network with a Generative Adversarial Regularizer
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}