Tone Mapping Operators for High Dynamic Range Images - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2018

Tone Mapping Operators for High Dynamic Range Images

Opérateurs de mise en correspondance tonale d'images à grande gamme dynamique

Résumé

He conversion of High Dynamic Range (HDR) image into Low Dynamic Range (LDR) image is investigated so that the visual rendering of the latter is of good quality. The first contribution focused on the contrast enhancement of the tone mapped image using a piecewise linear function as a non-uniform histogram equalization adjustment to mode! the "s-shaped" curve of the human visual adaptation. The second and third contributions are concerned with the details preservation of the HDR image on the tone mapped image. Separable and non-separable multiresolution approaches based on essential non-oscillatory strategies, taking into account the HDR image singularities in the mathematical mode! derivation, are proposed. The fourth contribution not only preserves details but also enhances the contrast of the HDR tone mapped image. A separable "near optimal" lifting scheme using an adaptive powerful prediction step is proposed. The latter relies on a linear weighted combination depending on the neighbouring coefficients to extract the relevant fin est details on the HDR image at each resolution level. A piecewise linear mapping is then applied on the coarse reconstruction. Simulation results provide good performance, both in terms of visual quality and Tone Mapped Quality Index (TMQI) metric, compared to existing competitive tone mapping approaches. The impact of the TMQI parameters on the visual quality of the tone mapped images is discussed. The proposed parameters show a strong correlation between the modified metric and
La conversion d'une image à grande gamme dynamique (HDR) en une image à faible gamme dynamique est étudiée de façon à garantir un rendu visuel de cette dernière de bonne qualité. La première contribution concerne le rehaussement de contraste de l'image mappée en utilisant une fonction linéaire par morceaux pour que l'égalisation d'histogramme soit ajustée à la "s-courbe" d'adaptation du système visuel humain. la deuxième et troisième contributions portent sur la préservation des détails de l'image HDR. Des approches multirésolution séparables et non séparables, basées sur des stratégies non oscillatoires, prenant en compte les singularités de l'image HDR dans la dérivation du modèle mathématique, sont proposées. La quatrième contribution non seulement préserve les détails mais également améliore le contraste de l'image HDR mappée. Un schéma de lifting séparable "presque optimal" est proposé. Il s'appuie sur une étape de prédiction adaptative des coefficients. Cette dernière repose sur une combinaison linéaire pondérée des coefficients voisins pour extraire les détails pertinents sur l'image HDR à chaque niveau de résolution. Un mappage linéaire par morceaux est ensuite appliqué à la reconstruction grossière. les résultats de simulation fournissent de bonnes performances en termes de qualité visuelle et de métrique TMQI (Tone Mapped Quality Index) par rapport aux approches de mise en correspondance tonale classiques. l'impact des paramètres TMQI sur la qualité visuelle des images mappées est discuté. Les paramètres proposés montrent une forte corrélation entre la métrique modifiée et la note moyenne d'opinion.
Fichier principal
Vignette du fichier
edgalilee_th_2018_thai.pdf (55.62 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Version validée par le jury (STAR)
Loading...

Dates et versions

tel-02613299 , version 1 (20-05-2020)

Identifiants

  • HAL Id : tel-02613299 , version 1

Citer

Ba Chien Thai. Tone Mapping Operators for High Dynamic Range Images. Signal and Image Processing. Université Sorbonne Paris Cité, 2018. English. ⟨NNT : 2018USPCD082⟩. ⟨tel-02613299⟩
164 Consultations
13 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More