用于真实世界 SDRTV 转 HDRTV 的双逆退化网络
图像与视频处理
2024-10-24 v3 多媒体
摘要
本研究针对原生 HDRTV 内容稀缺背景下，将标准动态范围电视（SDRTV）内容转换为高动态范围电视（HDRTV）的新兴需求。该转换的主要技术挑战在于 SDRTV 固有编码伪影的加剧，其有害影响所得 HDRTV 的质量。为解决此问题，我们的方法提出一种新思路，将 SDRTV 到 HDRTV 转换概念化为涉及双退化复原的复合任务，包含逆色调映射与视频复原。我们提出双逆降级 SDRTV 转 HDRTV 网络（DIDNet），其可准确执行逆色调映射，同时防止编码伪影被放大，从而显著提升视觉质量。DIDNet 集成中间辅助损失函数，以有效分离双退化复原任务，并在端到端训练中高效学习伪影削减与逆色调映射。此外，DIDNet 引入时空特征对齐模块用于视频帧融合，以增强纹理质量并减少伪影。该架构进一步包含双调制卷积机制以优化逆色调映射。认识到 HDRTV 相较 SDRTV 具有更丰富纹理与高频信息，我们进一步引入小波注意力模块以增强频率特征。我们的方法在量化性能与视觉质量上均较现有最先进（SOTA）技术展现明显优越性。
引用
@article{arxiv.2307.03394,
title = {Dual Inverse Degradation Network for Real-World SDRTV-to-HDRTV Conversion},
author = {Kepeng Xu and Li Xu and Gang He and Xianyun Wu and Zhiqiang Zhang and Wenxin Yu and Yunsong Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.03394},
year = {2024}
}