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【24h】

Dynamic range expansion based on image statistics

机译：基于图像统计的动态范围扩展

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As the dynamic range of displays keeps increasing, there is a need for reverse tone mapping methods, which aim at expanding the dynamic range of legacy low dynamic range images for viewing on higher dynamic range displays. While a number of strategies have been proposed, most of them are designed for well-exposed input images and are not optimal when dealing with ill-exposed (under- or over-exposed) content. Further, this type of content is more prone to artifacts which may arise when using local methods. In this work, we build on an existing, automatic, global reverse tone mapping operator based on a gamma expansion. We improve this method by providing a new way for automatic parameter calculation from the image statistics. We show that this method yields better results across the whole range of exposures.
机译：随着显示器的动态范围不断增加，需要反向色调映射方法，其目的是扩大传统的低动态范围图像的动态范围，以便在更高的动态范围显示器上查看。尽管已经提出了许多策略，但是大多数策略都是为曝光良好的输入图像而设计的，并且在处理曝光不足（曝光不足或曝光过度）的内容时并不是最佳选择。此外，这种类型的内容更倾向于在使用本地方法时可能出现的伪像。在这项工作中，我们基于现有的，基于伽马扩展的自动全局反向色调映射运算符。我们通过提供一种从图像统计信息自动计算参数的新方法来改进此方法。我们证明了这种方法在整个曝光范围内都能产生更好的结果。

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