TGTM：面向HDR传感器的基于TinyML的全局色调映射
计算机视觉与模式识别
2024-05-13 v2 图像与视频处理
摘要
依赖多个摄像头的高级驾驶辅助系统（ADAS）在汽车技术中日益普及。然而，由于动态范围有限，传统成像传感器在隧道出口等强光照对比度条件下难以捕捉清晰图像。引入高动态范围（HDR）传感器解决了这一问题。然而，当直接在像素数据上执行时，通过色调映射将HDR内容转换为可显示范围的过程通常会导致计算效率低下。在本文中，我们专注于使用应用于图像直方图数据的轻量级神经网络进行HDR图像色调映射。我们提出的基于TinyML的全局色调映射方法，称为TGTM，对任意分辨率的每张RGB图像仅需9,000次FLOPS运算。此外，TGTM提供了一种通用方法，可纳入任何经典色调映射方法。实验结果表明，TGTM在真实HDR摄像头图像上比最先进的方法高出高达5.85 dB的PSNR，且计算量减少了数个数量级。
引用
@article{arxiv.2405.05016,
title = {TGTM: TinyML-based Global Tone Mapping for HDR Sensors},
author = {Peter Todorov and Julian Hartig and Jan Meyer-Siemon and Martin Fiedler and Gregor Schewior},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.05016},
year = {2024}
}