Deep SR-ITM：面向 4K UHD HDR 应用的超分辨率与逆色调映射联合学习
图像与视频处理
2019-09-04 v3 计算机视觉与模式识别
摘要
近年的现代显示器已能够渲染高达 8K UHD（超高清）的高动态范围（HDR）、高分辨率（HR）视频。因此，UHD HDR 广播与流媒体已成为高质量 premium 服务。然而，由于缺乏原始 UHD HDR 视频内容，亟需适当的转换技术将传统的低分辨率（LR）标准动态范围（SDR）视频转化为 UHD HDR 版本。在本文中，我们提出一种称为 Deep SR-ITM 的超分辨率（SR）与逆色调映射（ITM）联合框架，其学习从 LR SDR 视频到其 HR HDR 版本的直接映射。SR 与 ITM 联合是一项复杂任务，其中必须为 SR 恢复高频细节，并同时为 ITM 恢复局部对比度。我们的网络能够通过分解输入图像并聚焦于分离的基底（低频）与细节（高频）层来恢复精细细节。此外，所提出的调制块施加位置可变操作以增强局部对比度。Deep SR-ITM 展现出具有增强对比度与细节的良好主观质量，优于先前的联合 SR-ITM 方法。
引用
@article{arxiv.1904.11176,
title = {Deep SR-ITM: Joint Learning of Super-Resolution and Inverse Tone-Mapping for 4K UHD HDR Applications},
author = {Soo Ye Kim and Jihyong Oh and Munchurl Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.11176},
year = {2019}
}
备注
Accepted at ICCV 2019 (Oral)