Single Image HDR Reconstruction Using a CNN with Masked Features and Perceptual Loss

[tkuri]

論文概要

入力画像の飽和(白トビ)画素を視覚的に美しく復元することで疑似的にHDR画像を生成する。従来のDNNベースの手法は飽和領域と通常画素に同じ畳み込みを使用していたためにアーティファクトが発生していた。そこで飽和領域の悪影響を低減するために特徴のマスキングを提案。

また単純な画素単位のロス関数を使用すると、飽和領域について適切に学習することができないため結果がボケる。そこでVGGベースの知覚損失を使用することで性能を上げた。

https://people.engr.tamu.edu/nimak/Papers/SIGGRAPH2020_HDR/index.html

Code (PyTorch)

https://github.com/marcelsan/Deep-HdrReconstruction

感想

Practicalな印象。