De sensorvärden som fångas upp av en digital kamera omvandlas på ett icke-linjärt sätt före kvantisering för att göra kvantifieringshastigheten ungefär proportionell mot känsligheten i det mänskliga visuella systemet. Vi föreslår en bildberoende icke-linjär omvandling som exakt kan reproducera detaljerna och kontrasten som syns i den ursprungliga scenen. De principer som ligger till grund för omvandlingen härrör från en förståelse av naturbildsstatistiken, samt de senaste experimentella och neurofysiologiska rönen. För att optimera parametrarna i modellen samlar vi in feedback från användaren och utvecklar en metod som kan förutsäga de användardefinierade parametrarna. Den metod vi har utvecklat har en extremt låg beräknings komplexitet, därför fungerar den nästan omedelbart vilket gör den lämplig för i-kamera verksamhet. Den slutliga bilden ser naturlig, utan några halos, falska färger eller artefakter. Det kan också tillämpas på videosekvenser, efter att ha infört tidssammanhållning på parametervärdena genom att jämna ut dem över tiden. Det föreslagna tillvägagångssättet valideras genom psykofysiska tester som bekräftar att det överträffar andra toppmoderna algoritmer när det gäller användarnas preferenser.
Cyriac m.fl. REF presenterade en ton-mapping metod som exakt kan reproducera detaljen och kontrasten synlig i den ursprungliga scenen fångas av kameran.
Optimized tone curve for in-camera image processing
{'venue': None, 'journal': 'electronic imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}