High dynamic range (HDR) technology has been drawing attention in the field of imaging and consumer entertainment. As tools for capturing and creating HDR contents, encoding, and transmission evolve to support HDR formats, various display capabilities are being developed and increased. Hence, there is need for remapping native HDR imagery for display on lower quality legacy standard dynamic range (SDR) displays. This operation is referred to as tone mapping. In this paper, we present a sectional tone mapping method by Lenzen, and expand upon a tone mapping approach to improve temporal stability while maintaining picture quality. Compared to the existing block-based sectional tone mapping, our method uses the edge awareness-based tone mapping. We estimate the performance of the objective metric on temporal flickering. The experimental result shows that the algorithm maintains a smoother relationship between the output luminance values, and this reveals success in reducing halos and improving temporal stability with adopted edge aware filtering.
Tone mapping operator is designed to reproduce visibility of real-world scenes such as HDR images on limited dynamic range display devices. This paper presents and implements compare and to estimate some tone mapping algorithms commonly used. The evaluation is performed by applying tone mapping operators on 7 HDR images, and by presenting the results with subjective estimation. Reinhard tone mapping algorithm is the best in the visual experimental results. The goal of this work is to discuss what is visible of high dynamic range on a normal display device and to determine to which better algorithm is. This work motivates us to make more progress through the new proposal of tone mapping operator on future work.
The purpose of this work is to support a solution of optimizing TMO (tone mapping operator). JPEG XT Profile A and C utilize Erik Reinhard TMO that works well in most cases, however, detailed information of a scene is lost in some cases. Reinhard TMO only calculates its coefficient to have tone-mapping curve from log-average luminance, and this lead to lose details of bright and dark area of scenes in turn. Thus, this paper proposes an enhancement of the default TMO for JPEG XT Profile C to optimize tone-mapping curve. Main idea is that we divide tone mapping curve into several ranges, and set reasonable parameters for each range. By the experimental results, the proposed scheme shows and obtains better performance within a dark scene, compared to the default Reinhard TMO.
In this paper, we propose a tone mapping method using Non-linear Dynamic Range Normalization (NDRN) for High Dynamic Range (HDR) images. HDR images are not suitable for commercial display devices because dynamic range of HDR images do not match with one of Low Dynamic Range (LDR) display devices. To reproduce a tone of HDR images for LDR displays, tone mapping methods have been proposed such as local and global tone mapping. We introduce NDRN to locate mean of HDR images at the center of LDR. NDRN preserves the details for highlight and shadow. By suppressing the significant luminance change in tone mapping, naturalness of original image can be also preserved. The experimental results show that the proposed method preserves details and naturalness of original images.
본 논문에서는 HDR (high dynamic range) 영상 렌더링을 위한 히스토그램 변형 기법을 이용한 인지기반 톤 맵핑(tone mapping) 기법을 제안한다. HDR 톤 맵핑 알고리듬은 넓은 동적 영역을 갖는 영상을 LDR (low dynamic range) 영상 장치에 표현하기 위해 사용된다. 인간의 시각특성을 이용한 톤 맵핑 알고리듬은 상당히 효과적이지만 고정된 형태의 맵핑 함수를 사용하기 때문에 모든 영상에서 동일한 성능을 얻지 못한다. 제안하는 방법은 인지기반 톤 맵핑 함수와 히스토그램 변형기법을 적용하여 HDR 영상의 동적 영역을 압축한다. 인지기반 톤 맵핑 함수를 이용해서 원 영상의 히스토그램을 제한하고 보상과정을 통해서 적응적인 톤 맵핑 함수를 얻을 수 있다. 이는 화소값에 따라 서로 다른 제약조건들을 사용함으로써 contrast를 향상시킬 뿐만 아니라 원 영상의 디테일도 보존한다. 또한, 히스토그램 변형기법을 사용함으로써 과도한 히스토그램 평활화로 인한 왜곡을 개선할 수 있고, 더욱이 제어파라미터를 이용하여 영상의 contrast를 조정할 수 있다. 시뮬레이션 및 실험을 통해 주관적 및 객관적 성능을 비교하고 기존 방법에 비해 제안한 방법이 우수함을 입증한다.
Kim, Beom-Yong;Hwang, Bo-Hyun;Yun, Jong-Ho;Choi, Myung-Ryul
한국정보디스플레이학회:학술대회논문집
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한국정보디스플레이학회 2008년도 International Meeting on Information Display
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pp.741-744
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2008
In this paper, tone mapping method by local contrast and detail enhancement for High Dynamic Range (HDR) is proposed. By applying Piecewise Dynamic Range Histogram Adjustment (PDRHA) and Detail Enhancement Volume (DEV) with decomposed layers, tone mapping is performed effectively. The experimental results show that the proposed method preserves local contrast and overall impression with naturalness of original images.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권9호
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pp.3672-3684
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2015
Recently, the standardization of backward compatible JPEG image coding for high dynamic range (HDR) image has been undertaken to establish an international standard called "JPEG XT." The JPEG XT consists of two layers: the base layer and the residual layer. The base layer contains tone mapped low dynamic range (LDR) image data and the residual layer contains the error signal used to reconstruct the HDR image. This paper gives the result of a study to evaluate the overall performance of tone mapping operators (TMOs) for this standard. The evaluation is performed using five HDR image datasets and six TMOs for profiles A, B, and C of the proposed JPEG XT standard. The Tone Mapped image Quality Index (TMQI) and no reference image quality assessment (NR IQA) are used for measuring the LDR image quality. The peak signal to noise ratio (PSNR) is used to evaluate the overall compression performance of JPEG XT profiles A, B, and C. In TMQI and NR IQA measurements, TMOs using display adaptive tone mapping and adaptive logarithmic mapping each gave good results. A TMO using adaptive logarithmic mapping gave good PSNRs.
본 논문은 전역적 대비를 보존하는 동시에 경계 정보를 정확히 보존할 수 있는 혼합 톤 매핑 기법 (Tone Mapping Operator: TMO)을 제안한다. 우선, 넓은 동적 영역 (High Dynamic Rangae: HDR) 영상을 낮은 동적 영역 (Low Dynamic Range: LDR) 디스플레이에 적합하게 압축하기 위해 인간의 시각 시스템 (Human Visual System: HVS)에 기반한 임계 값 대 밝기 값 (Threshold vs. Intensity: TVI) 함수와 영상의 대비를 사용하였으며 이에 따라 영상의 전역적인 대비를 보존할 수 있었다. 또한, 가이디드 영상 필터링 (Guided Image Filtering: GIF)을 이용하여 검출된 경계 정보와 변화감지역 (Just Noticeable Difference: JND) 모델의 공간적 마스킹을 이용하여 검출된 경계 정보를 결합함으로써 영상의 경계를 보존하고 출력 영상의 인지적 화질을 향상시켰다. 기존에 TMO들은 크게 전역적 톤 매핑 (Global Tone Mapping: GTM)과 지역적 톤 매핑 (Local Tone Mapping: LTM)으로 분류되었다. GTM은 전역적인 대비를 보존하며 구현이 단순해 실행시간이 빠르다는 장점이 있지만 영상의 경계 정보가 손실되며 지역적 대비를 보존하지 못하는 단점이 있었다. 반면 LTM은 영상의 지역적 대비와 경계 정보를 잘 보존하였지만 경계 영역에서의 헤일로 열화 현상의 발생과 같이 일부 영역이 부자연스럽게 표현되는 경우가 발생하였으며 GTM과 비교하여 높은 계산 복잡도를 가졌다. 따라서 본 논문에서는 GTM과 LTM의 장점을 결합하여 전역적인 대비를 보존하는 동시에 영상의 경계 정보를 보존하는 TMO를 제안하였으며 실험결과를 통해 제안하는 톤 매핑 기법이 인지적 화질 측면에서 성능이 우수한 것으로 확인되었다.
High dynamic range image can describe the real world scenes that have a wide range of luminance intensity. To display high dynamic range (HDR) image into conventional displayable devices such as monitors and printers, we proposed the logarithmic based global mapping algorithm that consider the features of image using mapping parameters. Based on characteristics of image, we first modify input luminance values for reproducing perceptually tuned images and then displayable output values are obtained directly. The experimental results show that the proposed algorithm achieves good subjective results while preserving details of image, furthermore proposed algorithm has fast simple and practical structure for implementation.
Lately, over 4K high definition and high dynamic range (HDR) display devices are popularized, various interpolation and HDR methods have been researched to expand the size and the dynamic range. Since most of the legacy low resolution (LR) images require both an interpolation and a HDR tone mapping methods, the two processes should be subsequently applied. Therefore, the proposed algorithm presents a HDR up-scaling algorithm using undecimated wavelet transform and Retinex method, which transfers a LR image of low dynamic range (LDR) into the high resolution (HR) with HDR. The proposed algorithm consists of an up-scaling scheme increasing the image size and a tone mapping scheme expanding the dynamic range. The up-scaling scheme uses the undecimated version of the simplest Haar wavelet analysis for the 8-directional interpolation and the change region is extracted during the analysis. This region information is utilized in controlling the surround functions' size of the proposed tone mapping using MSRCR, to enhance the pixels of around the edges that are dominant feature of the subjective image quality. As the results, the proposed algorithm can apply an up-scaling and tone mapping processes in accordance with the type of pixel.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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