Computationally efficient tone-mapping of high-bit-depth video in the YCbCr domain
Notice bibliographique
Résumé
High dynamic range (HDR) video content is able to provide superior picture quality. This is because the representation of HDR signals requires more bits than the 8-bit low dynamic range (LDR) video. Tone-mapping is the process that converts HDR to LDR signals. Most tone-mapping methods are derived only for the luminance component. This mapping function is then used in each of the R, G and B components to generate the LDR color image. This color tone mapping correction approach, however, cannot be directly applied to most videos since they are usually encoded in the YCbCr color space. This paper addresses this problem and proposes a tone-mapping method that is applied directly on the YCbCr signals. Experimental results show that the Cb and the Cr signals generated by our method are almost identical to those produced with the conventional pipeline up to round-off errors, with average PSNR at about 55 dB and average SSIM at 0.991. By avoiding all the round-off errors introduced in the conventional method, our approach provides a more accurate LDR picture. Moreover, the proposed solution has significantly lower complexity because it bypasses the processes such as color space transformation and up-sampling which are required by the conventional method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».