JP2022106296A - Hdrイメージ生成装置および方法 - Google Patents
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Abstract
Description
[式1]
[式1]
[式1]
12:コンピューティング装置
14:プロセッサ
16:コンピュータ読み取り可能な格納媒体
18:通信バス
20:プログラム
22:入出力インターフェース
24:入出力装置
26:ネットワーク通信インターフェース
100:HDRイメージ生成装置
110:入力イメージ生成部
120:HDRイメージ生成部
201:原本イメージ
203:第1イメージ
205:第2イメージ
300:事前学習されたモデル
310:第1神経網
320:第2神経網
330:第3神経網
340:第4神経網
Claims (18)
- 原本イメージに含まれた各ピクセルの明るさの値に基づいて前記原本イメージにおいて前記明るさの値が特定値以上の領域を含む第1イメージおよび前記原本イメージにおいて前記特定値以上の領域を除いた残りの領域を含む第2イメージを生成するステップと、
第1神経網、第2神経網および第3神経網を含む事前学習されたモデルを用いて前記第1イメージおよび前記第2イメージから前記原本イメージのダイナミックレンジ(Dynamic Range)を拡張させたHDR(High Dynamic Range)イメージを生成するステップと、を含み、
前記第1神経網は、前記第1イメージに基づいて明るさの値が増加される方向に前記第1イメージの明るさの値の範囲を拡張させた第3イメージを出力するように事前学習され、
前記第2神経網は、前記第2イメージに基づいて明るさの値を減少する方向に前記第2イメージの明るさの値の範囲を拡張させた第4イメージを出力するように事前学習され、
前記第3神経網は、前記第3イメージおよび前記第4イメージに基づいて前記HDRイメージを生成するように事前学習されるHDRイメージ生成方法。 - 前記第1イメージおよび前記第2イメージを生成するステップは、
前記各ピクセルの明るさの値に基づいてマスク(Mask)を生成するステップと、
前記マスクを用いて前記原本イメージをマスキング(Masking)して前記第1イメージを生成するステップと、
前記第1イメージの明るさを反転させて前記第2イメージを生成するステップと、を含む請求項1に記載のHDRイメージ生成方法。 - 前記しきい値は、前記各ピクセルの明るさの平均値に基づいて設定される請求項3に記載のHDRイメージ生成方法。
- 前記第1神経網は、前記第1イメージにコンボルーション(Convolution)演算を行い、前記第1イメージについての第1特徴ベクトルを出力する第1コンボルーション層(Convolution Layer)および前記第1特徴ベクトルについての最大プーリング(Max Pooling)を行う第1プーリング層(Pooling Layer)を含み、
前記第2神経網は、前記第2イメージにコンボルーション演算を行い、前記第2イメージについての第2特徴ベクトルを出力する第2コンボルーション層および前記第2特徴ベクトルについての最小プーリング(Min Pooling)を行う第2プーリング層を含む請求項1に記載のHDRイメージ生成方法。 - 前記第3神経網は、前記第3イメージおよび前記第4イメージを合成した第5イメージから第3特徴ベクトルを抽出し、前記抽出された第3特徴ベクトルに基づいて前記HDRイメージを生成するように事前学習される請求項1に記載のHDRイメージ生成方法。
- 前記事前学習されたモデルは、前記原本イメージについてのサブサンプリング(Sub-Sampling)を行い、前記原本イメージについての特徴ベクトルを生成するように事前学習された第4神経網をさらに含む請求項1に記載のHDRイメージ生成方法。
- 前記第1神経網は、前記第1イメージについての第1特徴ベクトルを抽出し、前記第1イメージについての第1特徴ベクトルおよび前記原本イメージについての特徴ベクトルに基づいて前記第3イメージを生成するように事前学習され、
前記第2神経網は、前記第2イメージについての第2特徴ベクトルを抽出し、前記第2イメージについての第2特徴ベクトルおよび前記原本イメージについての特徴ベクトルに基づいて前記第4イメージを生成するように事前学習される請求項7に記載のHDRイメージ生成方法。 - 前記第3神経網は、前記第3イメージおよび前記第4イメージを合成した第5イメージから第3特徴ベクトルを抽出し、前記第3特徴ベクトルと前記原本イメージについての特徴ベクトルに基づいて前記HDRイメージを生成するように事前学習される請求項7に記載のHDRイメージ生成方法。
- 原本イメージに含まれた各ピクセルの明るさの値に基づいて前記原本イメージにおいて前記明るさの値が特定値以上の領域を含む第1イメージおよび前記原本イメージにおいて前記特定値以上の領域を除いた残りの領域を含む第2イメージを生成する入力イメージ生成部と、
第1神経網、第2神経網および第3神経網を含む事前学習されたモデルを用いて前記第1イメージおよび前記第2イメージから前記原本イメージのダイナミックレンジ(Dynamic Range)を拡張させたHDR(High Dynamic Range)イメージを生成するHDRイメージ生成部と、を含み、
前記第1神経網は、前記第1イメージに基づいて明るさの値が増加される方向に前記第1イメージの明るさの値の範囲を拡張させた第3イメージを出力するように事前学習され、
前記第2神経網は、前記第2イメージに基づいて明るさの値を減少する方向に前記第2イメージの明るさの値の範囲を拡張させた第4イメージを出力するように事前学習され、
前記第3神経網は、前記第3イメージおよび前記第4イメージに基づいて前記HDRイメージを生成するように事前学習されるHDRイメージ生成装置。 - 前記入力イメージ生成部は、
前記各ピクセルの明るさの値に基づいてマスク(Mask)を生成し、前記マスクで前記原本イメージをマスキング(Masking)して前記第1イメージを生成し、前記第1イメージの明るさを反転させて前記第2イメージを生成する請求項10に記載のHDRイメージ生成装置。 - 前記しきい値は、前記各ピクセルの明るさの平均値に基づいて設定される請求項12に記載のHDRイメージ生成装置。
- 前記第1神経網は、前記第1イメージにコンボルーション(Convolution)演算を行い、前記第1イメージについての第1特徴ベクトルを出力する第1コンボルーション層(Convolution Layer)および前記第1特徴ベクトルについての最大プーリング(Max Pooling)を行う第1プーリング層(Pooling Layer)を含み、
前記第2神経網は、前記第2イメージにコンボルーション演算を行い、前記第2イメージについての第2特徴ベクトルを出力する第2コンボルーション層および前記第2特徴ベクトルについての最小プーリング(Min Pooling)を行う第2プーリング層を含む請求項10に記載のHDRイメージ生成装置。 - 前記第3神経網は、第3イメージおよび前記第4イメージを合成した第5イメージから第3特徴ベクトルを抽出し、前記抽出された第3特徴ベクトルに基づいて前記HDRイメージを生成するように事前学習される請求項10に記載のHDRイメージ生成装置。
- 前記事前学習されたモデルは、前記原本イメージについてのサブサンプリング(Sub-Sampling)を行い、前記原本イメージについての特徴ベクトルを生成するように事前学習された第4神経網をさらに含む請求項10に記載のHDRイメージ生成装置。
- 前記第1神経網は、前記第1イメージについての第1特徴ベクトルを抽出し、前記第1特徴ベクトルおよび前記原本イメージについての特徴ベクトルに基づいて前記第3イメージを生成するように事前学習され、
前記第2神経網は、前記第2イメージについての第2特徴ベクトルを抽出し、前記第2特徴ベクトルおよび前記原本イメージについての特徴ベクトルに基づいて前記第4イメージを生成するように事前学習される請求項16に記載のHDRイメージ生成装置。 - 前記第3神経網は、前記第3イメージおよび前記第4イメージを合成した第5イメージから第3特徴ベクトルを抽出し、前記第3特徴ベクトルと前記原本イメージについての特徴ベクトルに基づいて前記HDRイメージを生成するように事前学習される請求項16に記載のHDRイメージ生成装置。
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森脇 健太 他: "GANを用いた単一画像からのハイダイナミックレンジ画像の生成", 情報処理学会 研究報告 コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM), JPN6023008851, 31 October 2018 (2018-10-31), JP, pages 1 - 8, ISSN: 0005007475 * |
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