• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

基于梯度的色调映射用于率失真优化的向后兼容高动态范围压缩。

Gradient-Based Tone Mapping for Rate-Distortion Optimized Backward-Compatible High Dynamic Range Compression.

出版信息

IEEE Trans Image Process. 2017 Dec;26(12):5936-5949. doi: 10.1109/TIP.2017.2740159. Epub 2017 Aug 14.

DOI:10.1109/TIP.2017.2740159
PMID:28816664
Abstract

This paper addresses the problem of designing a global tone mapping operator for rate distortion optimized backward compatible compression of high dynamic range (HDR) images. We address the problem of tone mapping design for two different use cases leading to two different minimization problems. The first problem considered is the minimization of the distortion on the reconstructed HDR signal under a rate constraint on the standard dynamic range (SDR) layer. The second problem remains the same minimization with an additional constraint to preserve a good quality for the SDR signal. Both the distortion and rate are expressed as a function of the spatial gradient in HDR images. Experiments show that the proposed rate and distortion models based on the HDR image gradient accurately predict the real image rate and distortion measures. Experimental results show that for the first minimization, the optimal rate-distortion performances are achieved, and that the second optimization yields the best tradeoff between rate-distortion performance and quality preservation of the SDR signal.

摘要

本文针对高动态范围 (HDR) 图像的率失真优化向后兼容压缩,设计了一种全局色调映射算子。我们针对两种不同的用例解决了色调映射设计问题,这导致了两个不同的最小化问题。考虑的第一个问题是在标准动态范围 (SDR) 层的速率约束下,对重建的 HDR 信号的失真最小化。第二个问题与第一个问题相同,但最小化的同时,还需要保持 SDR 信号的高质量。失真和速率都表示为 HDR 图像中的空间梯度的函数。实验表明,基于 HDR 图像梯度的所提出的率失真模型可以准确地预测实际图像的率失真度量。实验结果表明,对于第一个最小化问题,可以实现最佳的率失真性能,而第二个优化则可以在 SDR 信号的率失真性能和质量保持之间取得最佳折衷。

相似文献

1
Gradient-Based Tone Mapping for Rate-Distortion Optimized Backward-Compatible High Dynamic Range Compression.基于梯度的色调映射用于率失真优化的向后兼容高动态范围压缩。
IEEE Trans Image Process. 2017 Dec;26(12):5936-5949. doi: 10.1109/TIP.2017.2740159. Epub 2017 Aug 14.
2
Optimizing a tone curve for backward-compatible high dynamic range image and video compression.优化用于向后兼容的高动态范围图像和视频压缩的色调曲线。
IEEE Trans Image Process. 2011 Jun;20(6):1558-71. doi: 10.1109/TIP.2010.2095866. Epub 2010 Dec 3.
3
Optical-Flow Based Nonlinear Weighted Prediction for SDR and Backward Compatible HDR Video Coding.基于光流的 SDR 和向后兼容 HDR 视频编码的非线性加权预测。
IEEE Trans Image Process. 2020;29(1):2123-2138. doi: 10.1109/TIP.2019.2945685. Epub 2019 Oct 10.
4
No-Reference Quality Assessment of Tone-Mapped HDR Pictures.无参考质量评估色调映射的高动态范围图像。
IEEE Trans Image Process. 2017 Jun;26(6):2957-2971. doi: 10.1109/TIP.2017.2685941. Epub 2017 Mar 22.
5
Probabilistic exposure fusion.概率暴露融合。
IEEE Trans Image Process. 2012 Jan;21(1):341-57. doi: 10.1109/TIP.2011.2157514. Epub 2011 May 23.
6
Naturalness index for a tone-mapped high dynamic range image.色调映射高动态范围图像的自然度指数。
Appl Opt. 2016 Dec 10;55(35):10084-10091. doi: 10.1364/AO.55.010084.
7
Deep Learning Tone-Mapping and Demosaicing for Automotive Vision Systems.用于汽车视觉系统的深度学习色调映射与去马赛克
Sensors (Basel). 2023 Oct 17;23(20):8507. doi: 10.3390/s23208507.
8
Deep Tone Mapping Operator for High Dynamic Range Images.用于高动态范围图像的深度色调映射算子
IEEE Trans Image Process. 2019 Sep 2. doi: 10.1109/TIP.2019.2936649.
9
Fast Single-Image HDR Tone-Mapping by Avoiding Base Layer Extraction.通过避免基础层提取实现快速单图像HDR色调映射
Sensors (Basel). 2020 Aug 5;20(16):4378. doi: 10.3390/s20164378.
10
Large-Scale Crowdsourced Study for Tone-Mapped HDR Pictures.大规模众包研究用于色调映射的高动态范围图像。
IEEE Trans Image Process. 2017 Oct;26(10):4725-4740. doi: 10.1109/TIP.2017.2713945. Epub 2017 Jun 8.

引用本文的文献

1
A New Photographic Reproduction Method Based on Feature Fusion and Virtual Combined Histogram Equalization.基于特征融合和虚拟联合直方图均衡化的新型摄影再现方法。
Sensors (Basel). 2021 Sep 9;21(18):6038. doi: 10.3390/s21186038.