Perception-based Histogram Equalization for tone mapping applications
Notice bibliographique
Résumé
Due to the ever increasing commercial availability of High Dynamic Range (HDR) content and displays, backward compatibility of HDR content with Standard Dynamic Range displays is currently a topic of high importance. Over the years, a significant amount of Tone Mapping Operators (TMOs) have been proposed to adapt HDR content to the restricted capabilities of SDR displays. Among them, the Histogram Equalization (HE) is considered to provide good results for a wide set of images. However, the naïve application of HE results either in banding artifacts or noise amplification when the HDR image has large unified areas (i.e. sky). In order to differentiate relevant information from noise in a uniform background, or in dark areas, the authors proposed a ceiling function. Their method results in noise-free but dim images. In this paper we propose a novel ceiling function which is based on the Perceptual Quantizer (PQ) function. Our method uses as threshold the number of code-words that PQ assigns on a luminance range in the original HDR image and the corresponding number of code-words in the resulting SDR image. We limit the number of code-words on SDR to be equal or less than the HDR. The saved code-words during the ceiling operation are redistributed to increase the contrast as well as the brightness of the final image. Results shows that provided SDR images are noise-free and brighter than the one obtained with prior HE operators. Finally since the proposed method is a Global TMO, it is thereby of low complexity and suitable for real time applications.
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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) | 0,004 | 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 ».