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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
한규필 (금오공과대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제25권 제9호
발행연도
2022.9
수록면
1,273 - 1,283 (11page)

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This paper presents a locally adaptive HDR algorithm using the integral image and MSRCR for LDR images with inadequate exposure. There are two categories in controlling the dynamic range, which are global and local tone mappings. Since the global ones are relatively simple but have some limitations at considering regional characteristics, the local ones are often utilized and MSRCR is a representative method. MSRCR gives moderate results, but it requires lots of computations for multi-scale surround Gaussian functions and produces the Halo effect around the edges. Therefore, in order to resolve these main problems, the proposed algorithm remarkably reduces the computation of the surrounds due to the use of the integral image. And a set of variable-sized windows is adopted to decrease the Halo effect, according to the type of pixel’s region. In addition, an offset controlling function is presented, which is mainly affected to the subjective image quality and based on the global input and the desired output means. As the results, the proposed algorithm no more use Gaussian functions and can reduce the computation amount and the Halo effect.
#High Dynamic Range #Tone Mapping #MSRCR #Halo Effect #Exposure Compensation #Integral Image

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 기술 및 연구
3. 제안한 방법
4. 실험 결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCE

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
A. Stojkovic, J. Aelterman, H. Luong, H. Van Parys, and W. Philips, “Highlights Analysis System(HAnS) for Low Dynamic Range to High Dynamic Range Conversion of Cinematic Low Dynamic Range Content,” IEEE Access, Vol. 9, pp. 43938-43969, 2021. google schola Y.S. Moon, “A Survey on Applications of High Dynamic Range Technologies in Consumer Electronic Devices,” 16th International Conference on Control, Automation and Systems( ICCAS 2016), pp. 430-432, 2016. google schola G. Eilertsen, J. Kronander, G. Denes, R.K. Mantiuk, and J. Unger, “HDR Image Reconstruction from a Single Exposure Using Deep CNNs,” ACM Transactions on Graphics, Vol. 36, No. 6, pp. 1-15, 2017. google schola Tone Mapping, https://64.github.io/tonemapping/ (accessed August 12, 2021). P. Ambalathankandy, M. Ikebe, T. Yoshida, T. Shimada, S. Takamaeda, M. Motomura, and T. Asai, “An Adaptive Global and Local Tone Mapping Algorithm Implemented on FPGA,” IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, Vol. 30, No. 9, pp. 3015-3028, 2020. google schola

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