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HDRI에서의 콘트라스트와 색 보존을 위한 톤 매핑

Tone mapping for preservation of contrast and color in HDRI

초록/요약

실세계에서 사람 눈으로 luminance를 인지할 수 있는 넓은 범위를 가진다. 그러나 실제로 사용하는 일반적인 display 장치는 dynamic range가 사람의 dynamic range 보다 좁기 때문에 사람 눈으로 보는 high dynamic range (HDR) 영상을 볼 수 없다. 그러므로 HDR 영상을 일반 display 장치의 dynamic range에 맞게 톤 매핑 과정이 필요하다. 그러나 기존의 방법은 톤 매핑 과정에서 영상의 detail 성분과 contrast가 왜곡되고 손실되는 단점을 가지고 있다. 그리고 톤 재생 연산 시 색의 왜곡과 부수적으로 halo와 같은 artifact를 발생 시키기도 한다. 제안한 방법은 weighted least square (WLS) 필터를 사용하여 HDR 영상의 detail 성분을 강화시키고 또한 발생할 수 있는 halo 같은 artifact를 억제 시킨다. 그리고 HDR 영상의 luminance를 경쟁 학습시킴으로써 HDR 영상의 원래 contrast를 보존한다. 그리고 톤 재생 연산 시 선형식을 이용하여 색에 대한 색조 및 밝기를 보존하고 Helmholtz-Kohlaraush 현상을 이용한 색 보정을 함으로써 최종 결과를 얻을 수 있다. 제안한 방법은 여러 장의 실험영상을 통하여 기존의 방법보다 contrast와 색의 표현에 있어서 기존의 방법보다 좋은 결과를 보여준다.

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초록/요약

In real-world environments, the human visual system perceives a wide range of luminance of a scene. Unfortunately, we are not able to see the high dynamic range (HDR) scene on a common display device due to its narrow dynamic range. Therefore, tone mapping is necessary to effectively represent the HDR scene. However, existing methods have problems that the detail image and contrast of an HDR scene are not preserved faithfully. They also distort the color of an HDR scene and produce the artifact such as halo. This thesis propose a method that enhances the detail image of an HDR scene using a weighted least square (WLS) filter while avoiding artifact such as halo. The proposed method reflects the original contrast of an HDR scene using a competitive learning neural network. It preserves and corrects the color such as hue and lightness using a linear equation and Helmholtz-Kohlaraush effect. Experimental results with several test images show that the proposed method is more competent in dynamic range compression than existing methods, while preserving the color of a scene.

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