SlideShare a Scribd company logo
広色域映像のための最適色域マッピング
Optimal Gamut Mapping
for Wide Color Gamut Video
松永 力
Chikara Matsunaga
株式会社朋栄 佐倉研究開発センター
Sakura R&D Center, FOR-A Co., Ltd.
E-mail: matsunaga@for-a.co.jp
SSII2016 IS1-01:
2016年6月8日(水)
4K・8K推進のためのロードマップ4K・8K推進のためのロードマップ
4K・8K実用放送後も,現行地上デジタルHD放送は併存,継続していく.
→ HD/4K/8K映像間の変換ができなければならない.
総務省「4K・8Kロードマップに関するフォローアップ会合(第6回会合)配布資料」,平成27年7月.
http://www.soumu.go.jp/main_sosiki/kenkyu/4k8kroadmap/02ryutsu11_03000046.html
2016年6月8日(水)
研究の概要研究の概要
2016年6月8日(水)
● 次世代テレビ放送としての4K/8K(スーパーハイビジョン)における
BT.2020色空間から,現行地上デジタル放送におけるBT.709色空間
へ色域の変換を行う.
● CIELAB表色系にて,色相毎に最大色差平均が最小となるような
無彩色点を焦点方向とする焦点明度を最適化により決定して,最適な
色域マッピング値を計算する.
● CIELAB表色系における色域マッピング処理を,RGB表色系における
3次元ルックアップテーブルの立方体補間により行う.
RGB, XYZ, CIELAB表色系(1)RGB, XYZ, CIELAB表色系(1)
2016年6月8日(水)
RGB, XYZ, CIELAB表色系(2)RGB, XYZ, CIELAB表色系(2)
2016年6月8日(水)
ここで,
は白色点におけるXYZ値である.
から彩度 , 色相 は次のように計算される.
すべての変換には逆変換が存在する(詳細省略).
RGB, XYZ, CIELAB表色系(3)RGB, XYZ, CIELAB表色系(3)
2016年6月8日(水)
色域とは?色域とは?
2016年6月8日(水)
(a) (b)
色度図の画像例.
(a) 入力画像, (b) BT.709色域外画像,
(c) 入力画像の 色度図.入力画像RGB値は,
BT.2020色空間としてXYZ値へ変換した.
水平垂直4画素4ラインおきにサンプリング
した画素を色度図にプロットした.
BT.709色域外画像(b)で赤色表示している
画素がBT.709色域外画素.
(c)
● 色相変化が小さい
● より狭い色域(ここでは,BT.709色空間)内部の色は変化しない
● 空間的なディテールの損失,明るさやコントラストの変化,彩度の
低下がない
● 明度,彩度,色相の明らかな不連続性がない
● 数学的に定義可能な変換である
→ すべての要求を厳密に満たすことは不可能
色域マッピングの要件色域マッピングの要件
2016年6月8日(水)
最適色域マッピングの手順(1)最適色域マッピングの手順(1)
2016年6月8日(水)
無彩色点を焦点方向とする最大色差平均が最小になる最適焦点明度値
を計算する手順,および最適色域マッピングの手順は次のようなる.
1. 明度 ,色相 におけるBT.2020色空間で表すことのできる最大彩度
を二分法により計算する.
2. 無彩色点の焦点明度 と を結ぶ直線上にあるBT.709
色空間で表すことのできる最大彩度 ,最大明度 を
計算する.
3. これを, を変えて,次の最大色差平均を計算する.
最適色域マッピングの手順(2)最適色域マッピングの手順(2)
2016年6月8日(水)
4. そして,最大色差平均 が最小となる無彩色点の焦点明度 を
黄金分割法により決定する.
5. 入力による色点と最適焦点明度 を結ぶ直線上にある最大
彩度 , , 最大明度 , を計算する.
6. 入力による色点と最適焦点明度 の距離, 入力に対する
最大彩度 , , 最大明度 , の距離
によるソフトクリップ処理を行う.
(a) CIELAB表色系における明度保存による色域マッピング, (b) 最大色差平均が最小となる
無彩色点の焦点明度 による色域マッピング, (c) 最大色差平均が最小となる焦点明度
による色域マッピング.ただし, 以下の明度は保存する.最大色差平均は,図中青色矢印の
距離の平均である.
(a) (b) (c)
最適色域マッピングの手順(3)最適色域マッピングの手順(3)
2016年6月8日(水)
(a) 無彩色点を焦点方向とする最大色差平均最小の色域マッピングのための焦点明度
に対する最大色差平均 を表示した. (b) 色相 に対する最大色差平均最小になる最適焦点
明度 を表示した(w/o const.L).焦点明度 以下の明度を保存する場合も表示した
(w/ const.L).
(a) (b)
シミュレーション実験(最適焦点明度の計算)シミュレーション実験(最適焦点明度の計算)
2016年6月8日(水)
シミュレーション実験(最適焦点明度の計算)シミュレーション実験(最適焦点明度の計算)
2016年6月8日(水)
色域マッピング結果.CIELAB表色系において,色相毎にBT.2020色空間の最大彩度の色点を
BT.709色空間の最大彩度の色点へマッピングした結果である.横軸が彩度 ,縦軸が明度
である.左から明度保存,無彩色点を焦点方向とする最大色差平均の最小,焦点明度 以下
の明度を保存する最大色差平均の最小の色域マッピング結果.上段からそれぞれ色相 が
0,90,180,270度の場合を示す.
シミュレーション実験(最適焦点明度の計算)シミュレーション実験(最適焦点明度の計算)
2016年6月8日(水)
色域マッピング結果.CIELAB表色系において,色相毎にBT.2020色空間の最大彩度の色点を
BT.709色空間の最大彩度の色点へマッピングした結果である.横軸が彩度 ,縦軸が明度
である.左から明度保存,無彩色点を焦点方向とする最大色差平均の最小,焦点明度 以下
の明度を保存する最大色差平均の最小の色域マッピング結果.上段からそれぞれ色相 が
0,90,180,270度の場合を示す.
シミュレーション実験(最適焦点明度の計算)シミュレーション実験(最適焦点明度の計算)
2016年6月8日(水)
色域マッピング結果.CIELAB表色系において,色相毎にBT.2020色空間の最大彩度の色点を
BT.709色空間の最大彩度の色点へマッピングした結果である.横軸が彩度 ,縦軸が明度
である.左から明度保存,無彩色点を焦点方向とする最大色差平均の最小,焦点明度 以下
の明度を保存する最大色差平均の最小の色域マッピング結果.上段からそれぞれ色相 が
0,90,180,270度の場合を示す.
シミュレーション実験(最適焦点明度の計算)シミュレーション実験(最適焦点明度の計算)
2016年6月8日(水)
色域マッピング結果.CIELAB表色系において,色相毎にBT.2020色空間の最大彩度の色点を
BT.709色空間の最大彩度の色点へマッピングした結果である.横軸が彩度 ,縦軸が明度
である.左から明度保存,無彩色点を焦点方向とする最大色差平均の最小,焦点明度 以下
の明度を保存する最大色差平均の最小の色域マッピング結果.上段からそれぞれ色相 が
0,90,180,270度の場合を示す.
ソフトクリップ関数ソフトクリップ関数
2016年6月8日(水)
色域マッピング結果(画像例).左から原画像,明度保存による色域マッピング結果,
最大色差平均最小による色域マッピング結果,および焦点明度 以下の明度を保存する
場合の最大色差平均最小による色域マッピング結果と,そのRGB表色系における3次元
ルックアップテーブル立方体補間による処理結果(テーブルサイズ65×65×65).
シミュレーション実験(最適色域マッピング)シミュレーション実験(最適色域マッピング)
2016年6月8日(水)
色域マッピング方法 kodim a
McM b
明度保存 0.732024 3.64675
最大色差平均最小 0.622599 2.90327
最大色差平均最小 (w/明度保存) 0.454636 3.00166
立方体補間(64等分) 0.542134 3.25557
a) Kodak Lossless True Color Image Suite, http://r0k.us/graphics/kodak/
b) McMaster dataset, http://www4.comp.polyu.edu.hk/~cslzhang/CDM_Dataset.htm
色域マッピング方法による評価画像の平均色差結果.焦点明度以下の明度を保存する
最大色差平均最小の色域マッピング処理をRGB表色系における3次元ルックアップ
テーブル立方体補間(テーブルサイズ65×65×65)により計算した結果も示す.
シミュレーション実験(最適色域マッピング)シミュレーション実験(最適色域マッピング)
2016年6月8日(水)
(a) RGB表色系における3次元ルックアップテーブル立方体補間による色域マッピング結果.
3次元ルックアップテーブルのサイズ(size)に対するKodakカラー評価画像
(kodim(3dlut+intp)),およびMcMasterデータセット(McM(3dlut+intp))の
色域マッピング処理結果の平均色差( )のグラフである.補間によらず
直接最適な色域マッピング値を計算した結果もそれぞれ示す(kodim(opt),McM(opt)).
(b) 3次元ルックアップテーブル図.
G
R
B
O
・
・
・
・
・
・
(a) (b)
シミュレーション実験(最適色域マッピング)シミュレーション実験(最適色域マッピング)
2016年6月8日(水)
呼び名 色差ΔE*ab
の範囲
知覚される色差の範囲 規格や規定に
制定されている事例
評価不能
領域
0~0.2 特別に調整された測色器械でも
誤差の範囲にあり,人が識別不能.
識別境界 0.2~0.4 十分に調整された測色器械の再現
精度の範囲で,訓練を積んだ人が
再現性をもって識別できる限界.
JIS L 0804,JIS L 0805.
AAA級
許容差
0.4~0.8 目視判定の再現性からみて,厳格な
許容色差の規格を設定できる限界.
当事者間の協定によるもっとも厳格
な規格など.
AA級
許容差
0.8~1.6 色の隣接比較で,わずかに色差が
感じられるレベル.一般の測色器械
間の器差を含む許容色差の範囲.
防衛庁規格,警察庁規格,比較的
厳密な出荷検査の社内規格や規定
など.
A級
許容差
1.6~3.2 色の離間比較では,ほとんど気付か
れない色差のレベル.一般的には
同じ色だと思われているレベル.
JIS Z 8721,JIS L 0809など,一般
的な標準色見本と試料色との目視
判定による許容色差範囲など.
日本電色工業株式会社ホームページ
色と光の知識,カラーストーリー,(8)色の許容差の事例より抜粋.
https://www.nippondenshoku.co.jp/web/japanese/colorstory/08_allowance_by_color.htm
色の許容差の事例(参考資料)色の許容差の事例(参考資料)
2016年6月8日(水)
まとめまとめ
2016年6月8日(水)
● 次世代テレビ放送としての4K/8K(スーパーハイビジョン)における
BT.2020色空間から,現行地上デジタル放送におけるBT.709色空間
へ色域変換を行うために,均等色空間であるCIELAB表色系にて,
色相毎に最大色差平均が最小となるような無彩色点を焦点方向とする
焦点明度を最適化により決定し,最適な色域マッピング値を計算した.
● さらに,焦点明度以下の明度を保存する最大色差平均が最小となる
ような焦点明度も最適化により決定し,最適な色域マッピング値も計算
した.
● 評価画像により,焦点明度以下の明度を保存する最大色差平均最小
の色域マッピングの結果が平均色差最小になることを確認した.
● そして,CIELAB表色系における色域マッピング処理を,RGB表色系に
おける3次元ルックアップテーブル立方体補間により計算し,テーブル
サイズによる計算精度を評価した.

More Related Content

What's hot

Interactive Music II SuperCollider入門 5 時間構造をつくる
Interactive Music II SuperCollider入門 5  時間構造をつくるInteractive Music II SuperCollider入門 5  時間構造をつくる
Interactive Music II SuperCollider入門 5 時間構造をつくるAtsushi Tadokoro
 
HalideでつくるDomain Specific Architectureの世界
HalideでつくるDomain Specific Architectureの世界HalideでつくるDomain Specific Architectureの世界
HalideでつくるDomain Specific Architectureの世界
Fixstars Corporation
 
並列化と実行時コード生成を用いた正規表現マッチングの高速化
並列化と実行時コード生成を用いた正規表現マッチングの高速化並列化と実行時コード生成を用いた正規表現マッチングの高速化
並列化と実行時コード生成を用いた正規表現マッチングの高速化
Ryoma Sin'ya
 
整数列圧縮
整数列圧縮整数列圧縮
整数列圧縮JAVA DM
 
FPGAアクセラレータの作り方
FPGAアクセラレータの作り方FPGAアクセラレータの作り方
FPGAアクセラレータの作り方
Mr. Vengineer
 
ノンプログラミングで始める AR 開発入門
ノンプログラミングで始める AR 開発入門ノンプログラミングで始める AR 開発入門
ノンプログラミングで始める AR 開発入門
Takashi Yoshinaga
 
3D描画基礎知識
3D描画基礎知識3D描画基礎知識
3D描画基礎知識AimingStudy
 
Stage 3 a l27 potential form p2
Stage 3 a   l27 potential form p2Stage 3 a   l27 potential form p2
Stage 3 a l27 potential form p2
MikiUoN17
 
私のファミコンのfpsは530000です。もちろんフルパワーで(以下略
私のファミコンのfpsは530000です。もちろんフルパワーで(以下略私のファミコンのfpsは530000です。もちろんフルパワーで(以下略
私のファミコンのfpsは530000です。もちろんフルパワーで(以下略
Hiroki Nakahara
 
RSA暗号運用でやってはいけない n のこと #ssmjp
RSA暗号運用でやってはいけない n のこと #ssmjpRSA暗号運用でやってはいけない n のこと #ssmjp
RSA暗号運用でやってはいけない n のこと #ssmjp
sonickun
 
深層学習の将棋Aiへの浸透について
深層学習の将棋Aiへの浸透について深層学習の将棋Aiへの浸透について
深層学習の将棋Aiへの浸透について
bleu48
 
論文紹介"DynamicFusion: Reconstruction and Tracking of Non-­‐rigid Scenes in Real...
論文紹介"DynamicFusion: Reconstruction and Tracking of Non-­‐rigid Scenes in Real...論文紹介"DynamicFusion: Reconstruction and Tracking of Non-­‐rigid Scenes in Real...
論文紹介"DynamicFusion: Reconstruction and Tracking of Non-­‐rigid Scenes in Real...
Ken Sakurada
 
BoostAsioで可読性を求めるのは間違っているだろうか
BoostAsioで可読性を求めるのは間違っているだろうかBoostAsioで可読性を求めるのは間違っているだろうか
BoostAsioで可読性を求めるのは間違っているだろうか
Yuki Miyatake
 
tcpdumpとtcpreplayとtcprewriteと他。
tcpdumpとtcpreplayとtcprewriteと他。tcpdumpとtcpreplayとtcprewriteと他。
tcpdumpとtcpreplayとtcprewriteと他。(^-^) togakushi
 
3DESの件 〜俺、112bitになります〜
3DESの件 〜俺、112bitになります〜3DESの件 〜俺、112bitになります〜
3DESの件 〜俺、112bitになります〜
enigma63
 
YOLOv3 , Mask R-CNNなどの一般物体検出技術をG空間分野に活用する(FOSS4G 2018 Tokyo)
YOLOv3 , Mask R-CNNなどの一般物体検出技術をG空間分野に活用する(FOSS4G 2018 Tokyo)YOLOv3 , Mask R-CNNなどの一般物体検出技術をG空間分野に活用する(FOSS4G 2018 Tokyo)
YOLOv3 , Mask R-CNNなどの一般物体検出技術をG空間分野に活用する(FOSS4G 2018 Tokyo)
YujiKobayashi7
 
多チャンネルバイラテラルフィルタの高速化
多チャンネルバイラテラルフィルタの高速化多チャンネルバイラテラルフィルタの高速化
多チャンネルバイラテラルフィルタの高速化
Norishige Fukushima
 
FPGAを用いたフルパイプラインによるバイラテラルフィルタの高速化手法
FPGAを用いたフルパイプラインによるバイラテラルフィルタの高速化手法FPGAを用いたフルパイプラインによるバイラテラルフィルタの高速化手法
FPGAを用いたフルパイプラインによるバイラテラルフィルタの高速化手法
Nobuho Hashimoto
 
N5 1 all
N5 1 allN5 1 all
N5 1 all
Accura Kurosawa
 
人それぞれの競プロとの向き合い方
人それぞれの競プロとの向き合い方人それぞれの競プロとの向き合い方
人それぞれの競プロとの向き合い方
Kensuke Otsuki
 

What's hot (20)

Interactive Music II SuperCollider入門 5 時間構造をつくる
Interactive Music II SuperCollider入門 5  時間構造をつくるInteractive Music II SuperCollider入門 5  時間構造をつくる
Interactive Music II SuperCollider入門 5 時間構造をつくる
 
HalideでつくるDomain Specific Architectureの世界
HalideでつくるDomain Specific Architectureの世界HalideでつくるDomain Specific Architectureの世界
HalideでつくるDomain Specific Architectureの世界
 
並列化と実行時コード生成を用いた正規表現マッチングの高速化
並列化と実行時コード生成を用いた正規表現マッチングの高速化並列化と実行時コード生成を用いた正規表現マッチングの高速化
並列化と実行時コード生成を用いた正規表現マッチングの高速化
 
整数列圧縮
整数列圧縮整数列圧縮
整数列圧縮
 
FPGAアクセラレータの作り方
FPGAアクセラレータの作り方FPGAアクセラレータの作り方
FPGAアクセラレータの作り方
 
ノンプログラミングで始める AR 開発入門
ノンプログラミングで始める AR 開発入門ノンプログラミングで始める AR 開発入門
ノンプログラミングで始める AR 開発入門
 
3D描画基礎知識
3D描画基礎知識3D描画基礎知識
3D描画基礎知識
 
Stage 3 a l27 potential form p2
Stage 3 a   l27 potential form p2Stage 3 a   l27 potential form p2
Stage 3 a l27 potential form p2
 
私のファミコンのfpsは530000です。もちろんフルパワーで(以下略
私のファミコンのfpsは530000です。もちろんフルパワーで(以下略私のファミコンのfpsは530000です。もちろんフルパワーで(以下略
私のファミコンのfpsは530000です。もちろんフルパワーで(以下略
 
RSA暗号運用でやってはいけない n のこと #ssmjp
RSA暗号運用でやってはいけない n のこと #ssmjpRSA暗号運用でやってはいけない n のこと #ssmjp
RSA暗号運用でやってはいけない n のこと #ssmjp
 
深層学習の将棋Aiへの浸透について
深層学習の将棋Aiへの浸透について深層学習の将棋Aiへの浸透について
深層学習の将棋Aiへの浸透について
 
論文紹介"DynamicFusion: Reconstruction and Tracking of Non-­‐rigid Scenes in Real...
論文紹介"DynamicFusion: Reconstruction and Tracking of Non-­‐rigid Scenes in Real...論文紹介"DynamicFusion: Reconstruction and Tracking of Non-­‐rigid Scenes in Real...
論文紹介"DynamicFusion: Reconstruction and Tracking of Non-­‐rigid Scenes in Real...
 
BoostAsioで可読性を求めるのは間違っているだろうか
BoostAsioで可読性を求めるのは間違っているだろうかBoostAsioで可読性を求めるのは間違っているだろうか
BoostAsioで可読性を求めるのは間違っているだろうか
 
tcpdumpとtcpreplayとtcprewriteと他。
tcpdumpとtcpreplayとtcprewriteと他。tcpdumpとtcpreplayとtcprewriteと他。
tcpdumpとtcpreplayとtcprewriteと他。
 
3DESの件 〜俺、112bitになります〜
3DESの件 〜俺、112bitになります〜3DESの件 〜俺、112bitになります〜
3DESの件 〜俺、112bitになります〜
 
YOLOv3 , Mask R-CNNなどの一般物体検出技術をG空間分野に活用する(FOSS4G 2018 Tokyo)
YOLOv3 , Mask R-CNNなどの一般物体検出技術をG空間分野に活用する(FOSS4G 2018 Tokyo)YOLOv3 , Mask R-CNNなどの一般物体検出技術をG空間分野に活用する(FOSS4G 2018 Tokyo)
YOLOv3 , Mask R-CNNなどの一般物体検出技術をG空間分野に活用する(FOSS4G 2018 Tokyo)
 
多チャンネルバイラテラルフィルタの高速化
多チャンネルバイラテラルフィルタの高速化多チャンネルバイラテラルフィルタの高速化
多チャンネルバイラテラルフィルタの高速化
 
FPGAを用いたフルパイプラインによるバイラテラルフィルタの高速化手法
FPGAを用いたフルパイプラインによるバイラテラルフィルタの高速化手法FPGAを用いたフルパイプラインによるバイラテラルフィルタの高速化手法
FPGAを用いたフルパイプラインによるバイラテラルフィルタの高速化手法
 
N5 1 all
N5 1 allN5 1 all
N5 1 all
 
人それぞれの競プロとの向き合い方
人それぞれの競プロとの向き合い方人それぞれの競プロとの向き合い方
人それぞれの競プロとの向き合い方
 

Similar to 広色域映像のための最適色域マッピングスライド

超高精細映像のための畳み込み ニューラルネットワークによるフォーカス補正スライド
超高精細映像のための畳み込み ニューラルネットワークによるフォーカス補正スライド超高精細映像のための畳み込み ニューラルネットワークによるフォーカス補正スライド
超高精細映像のための畳み込み ニューラルネットワークによるフォーカス補正スライド
doboncho
 
HDR映像のためのカラーデバンディング処理スライド
HDR映像のためのカラーデバンディング処理スライドHDR映像のためのカラーデバンディング処理スライド
HDR映像のためのカラーデバンディング処理スライド
doboncho
 
20180209 qunog-i pv6-summit_report_kagoshima webup
20180209 qunog-i pv6-summit_report_kagoshima webup20180209 qunog-i pv6-summit_report_kagoshima webup
20180209 qunog-i pv6-summit_report_kagoshima webup
Akira Nakagawa
 
20180223 enog-i pv6-summit_report_tsubame_sanjyo niigata for webup
20180223 enog-i pv6-summit_report_tsubame_sanjyo niigata for webup20180223 enog-i pv6-summit_report_tsubame_sanjyo niigata for webup
20180223 enog-i pv6-summit_report_tsubame_sanjyo niigata for webup
Akira Nakagawa
 
さわってみようQGIS (QGIS初級中級編 for ver.2.14 at FOSS4G 2016 Hokkaido)
さわってみようQGIS (QGIS初級中級編 for ver.2.14 at FOSS4G 2016 Hokkaido)さわってみようQGIS (QGIS初級中級編 for ver.2.14 at FOSS4G 2016 Hokkaido)
さわってみようQGIS (QGIS初級中級編 for ver.2.14 at FOSS4G 2016 Hokkaido)
Yoh Fukuda
 
111112 foss4 g_osaka_kamata
111112 foss4 g_osaka_kamata111112 foss4 g_osaka_kamata
111112 foss4 g_osaka_kamatamasarunarazaki
 

Similar to 広色域映像のための最適色域マッピングスライド (6)

超高精細映像のための畳み込み ニューラルネットワークによるフォーカス補正スライド
超高精細映像のための畳み込み ニューラルネットワークによるフォーカス補正スライド超高精細映像のための畳み込み ニューラルネットワークによるフォーカス補正スライド
超高精細映像のための畳み込み ニューラルネットワークによるフォーカス補正スライド
 
HDR映像のためのカラーデバンディング処理スライド
HDR映像のためのカラーデバンディング処理スライドHDR映像のためのカラーデバンディング処理スライド
HDR映像のためのカラーデバンディング処理スライド
 
20180209 qunog-i pv6-summit_report_kagoshima webup
20180209 qunog-i pv6-summit_report_kagoshima webup20180209 qunog-i pv6-summit_report_kagoshima webup
20180209 qunog-i pv6-summit_report_kagoshima webup
 
20180223 enog-i pv6-summit_report_tsubame_sanjyo niigata for webup
20180223 enog-i pv6-summit_report_tsubame_sanjyo niigata for webup20180223 enog-i pv6-summit_report_tsubame_sanjyo niigata for webup
20180223 enog-i pv6-summit_report_tsubame_sanjyo niigata for webup
 
さわってみようQGIS (QGIS初級中級編 for ver.2.14 at FOSS4G 2016 Hokkaido)
さわってみようQGIS (QGIS初級中級編 for ver.2.14 at FOSS4G 2016 Hokkaido)さわってみようQGIS (QGIS初級中級編 for ver.2.14 at FOSS4G 2016 Hokkaido)
さわってみようQGIS (QGIS初級中級編 for ver.2.14 at FOSS4G 2016 Hokkaido)
 
111112 foss4 g_osaka_kamata
111112 foss4 g_osaka_kamata111112 foss4 g_osaka_kamata
111112 foss4 g_osaka_kamata
 

More from doboncho

full_lengthEREN.pdf
full_lengthEREN.pdffull_lengthEREN.pdf
full_lengthEREN.pdf
doboncho
 
ERENslide.pdf
ERENslide.pdfERENslide.pdf
ERENslide.pdf
doboncho
 
深層学習によるポアソンデノイジング: 残差学習はポアソンノイズに対して有効か? 論文 Poisson Denoising by Deep Learnin...
深層学習によるポアソンデノイジング: 残差学習はポアソンノイズに対して有効か?  論文 Poisson Denoising by Deep Learnin...深層学習によるポアソンデノイジング: 残差学習はポアソンノイズに対して有効か?  論文 Poisson Denoising by Deep Learnin...
深層学習によるポアソンデノイジング: 残差学習はポアソンノイズに対して有効か? 論文 Poisson Denoising by Deep Learnin...
doboncho
 
深層学習によるポアソンデノイジング: 残差学習はポアソンノイズに対して有効か? スライド Poisson Denoising by Deep Learni...
深層学習によるポアソンデノイジング: 残差学習はポアソンノイズに対して有効か? スライド Poisson Denoising by Deep Learni...深層学習によるポアソンデノイジング: 残差学習はポアソンノイズに対して有効か? スライド Poisson Denoising by Deep Learni...
深層学習によるポアソンデノイジング: 残差学習はポアソンノイズに対して有効か? スライド Poisson Denoising by Deep Learni...
doboncho
 
「時空間領域と周波数変換領域の双領域処理による映像デノイジング」論文 Video denoising using dual-domain processi...
「時空間領域と周波数変換領域の双領域処理による映像デノイジング」論文 Video denoising using dual-domain processi...「時空間領域と周波数変換領域の双領域処理による映像デノイジング」論文 Video denoising using dual-domain processi...
「時空間領域と周波数変換領域の双領域処理による映像デノイジング」論文 Video denoising using dual-domain processi...
doboncho
 
「時空間領域と周波数変換領域の双領域処理による映像デノイジング」スライド Video denoising using dual-domain proces...
「時空間領域と周波数変換領域の双領域処理による映像デノイジング」スライド Video denoising using dual-domain proces...「時空間領域と周波数変換領域の双領域処理による映像デノイジング」スライド Video denoising using dual-domain proces...
「時空間領域と周波数変換領域の双領域処理による映像デノイジング」スライド Video denoising using dual-domain proces...
doboncho
 
ミニマル畳み込みニューラルネットワークによる視程障害の明瞭化スライド Restoration of Low Visibility Image under ...
ミニマル畳み込みニューラルネットワークによる視程障害の明瞭化スライド Restoration of Low Visibility Image under ...ミニマル畳み込みニューラルネットワークによる視程障害の明瞭化スライド Restoration of Low Visibility Image under ...
ミニマル畳み込みニューラルネットワークによる視程障害の明瞭化スライド Restoration of Low Visibility Image under ...
doboncho
 
畳み込みニューラルネットワークを用いた自動特徴抽出による深層カラーマッチングスライド Deep Color Matching with Automatic...
畳み込みニューラルネットワークを用いた自動特徴抽出による深層カラーマッチングスライド Deep Color Matching with Automatic...畳み込みニューラルネットワークを用いた自動特徴抽出による深層カラーマッチングスライド Deep Color Matching with Automatic...
畳み込みニューラルネットワークを用いた自動特徴抽出による深層カラーマッチングスライド Deep Color Matching with Automatic...
doboncho
 
畳み込みニューラルネットワークを用いた自動特徴抽出による深層カラーマッチング論文 Deep Color Matching with Automatic F...
畳み込みニューラルネットワークを用いた自動特徴抽出による深層カラーマッチング論文 Deep Color Matching with Automatic F...畳み込みニューラルネットワークを用いた自動特徴抽出による深層カラーマッチング論文 Deep Color Matching with Automatic F...
畳み込みニューラルネットワークを用いた自動特徴抽出による深層カラーマッチング論文 Deep Color Matching with Automatic F...
doboncho
 
「3次元RGBヒストグラム点群マッチングによる自動色補正」スライド Automatic Color Correction by 3D RGB Histog...
「3次元RGBヒストグラム点群マッチングによる自動色補正」スライド Automatic Color Correction by 3D RGB Histog...「3次元RGBヒストグラム点群マッチングによる自動色補正」スライド Automatic Color Correction by 3D RGB Histog...
「3次元RGBヒストグラム点群マッチングによる自動色補正」スライド Automatic Color Correction by 3D RGB Histog...
doboncho
 
「3次元RGBヒストグラム点群マッチングによる自動色補正」論文 Automatic Color Correction by 3D RGB Histogra...
「3次元RGBヒストグラム点群マッチングによる自動色補正」論文 Automatic Color Correction by 3D RGB Histogra...「3次元RGBヒストグラム点群マッチングによる自動色補正」論文 Automatic Color Correction by 3D RGB Histogra...
「3次元RGBヒストグラム点群マッチングによる自動色補正」論文 Automatic Color Correction by 3D RGB Histogra...
doboncho
 
周波数領域処理によるローリングシャッター映像の安定化とモーションブラー除去 Rolling Shutter Video Stabilization wit...
周波数領域処理によるローリングシャッター映像の安定化とモーションブラー除去 Rolling Shutter Video Stabilization wit...周波数領域処理によるローリングシャッター映像の安定化とモーションブラー除去 Rolling Shutter Video Stabilization wit...
周波数領域処理によるローリングシャッター映像の安定化とモーションブラー除去 Rolling Shutter Video Stabilization wit...
doboncho
 
周波数領域処理による映像の安定化とモーションブラー除去スライド Video Stabilization with Motion Deblurring by...
周波数領域処理による映像の安定化とモーションブラー除去スライド Video Stabilization with Motion Deblurring by...周波数領域処理による映像の安定化とモーションブラー除去スライド Video Stabilization with Motion Deblurring by...
周波数領域処理による映像の安定化とモーションブラー除去スライド Video Stabilization with Motion Deblurring by...
doboncho
 
Lucas-Kanadeヒストグラムマッチングによる対応点を用いない自動色補正論文 Auto Color Correction without Corre...
Lucas-Kanadeヒストグラムマッチングによる対応点を用いない自動色補正論文 Auto Color Correction without Corre...Lucas-Kanadeヒストグラムマッチングによる対応点を用いない自動色補正論文 Auto Color Correction without Corre...
Lucas-Kanadeヒストグラムマッチングによる対応点を用いない自動色補正論文 Auto Color Correction without Corre...
doboncho
 
Lucas-Kanadeヒストグラムマッチングによる対応点を用いない自動色補正スライド Auto Color Correction without Cor...
Lucas-Kanadeヒストグラムマッチングによる対応点を用いない自動色補正スライド Auto Color Correction without Cor...Lucas-Kanadeヒストグラムマッチングによる対応点を用いない自動色補正スライド Auto Color Correction without Cor...
Lucas-Kanadeヒストグラムマッチングによる対応点を用いない自動色補正スライド Auto Color Correction without Cor...
doboncho
 
「HDR広色域映像のための色再現性を考慮した色域トーンマッピング」スライド Color Gamut Tone Mapping Considering Ac...
「HDR広色域映像のための色再現性を考慮した色域トーンマッピング」スライド Color Gamut Tone Mapping Considering Ac...「HDR広色域映像のための色再現性を考慮した色域トーンマッピング」スライド Color Gamut Tone Mapping Considering Ac...
「HDR広色域映像のための色再現性を考慮した色域トーンマッピング」スライド Color Gamut Tone Mapping Considering Ac...
doboncho
 
エッジ強度最大化による最適トーンマッピングSSII2018論文
エッジ強度最大化による最適トーンマッピングSSII2018論文エッジ強度最大化による最適トーンマッピングSSII2018論文
エッジ強度最大化による最適トーンマッピングSSII2018論文
doboncho
 
エッジ強度最大化による最適トーンマッピングSSII2018スライド
エッジ強度最大化による最適トーンマッピングSSII2018スライドエッジ強度最大化による最適トーンマッピングSSII2018スライド
エッジ強度最大化による最適トーンマッピングSSII2018スライド
doboncho
 
最適レベル補正と幾何学的モデル選択による高精度色補正 : 画像処理パイプラインの構築を目指して スライド
最適レベル補正と幾何学的モデル選択による高精度色補正 : 画像処理パイプラインの構築を目指して スライド最適レベル補正と幾何学的モデル選択による高精度色補正 : 画像処理パイプラインの構築を目指して スライド
最適レベル補正と幾何学的モデル選択による高精度色補正 : 画像処理パイプラインの構築を目指して スライド
doboncho
 
最適レベル補正と幾何学的モデル選択による高精度色補正 : 画像処理パイプラインの構築を目指して 論文
最適レベル補正と幾何学的モデル選択による高精度色補正 : 画像処理パイプラインの構築を目指して 論文最適レベル補正と幾何学的モデル選択による高精度色補正 : 画像処理パイプラインの構築を目指して 論文
最適レベル補正と幾何学的モデル選択による高精度色補正 : 画像処理パイプラインの構築を目指して 論文
doboncho
 

More from doboncho (20)

full_lengthEREN.pdf
full_lengthEREN.pdffull_lengthEREN.pdf
full_lengthEREN.pdf
 
ERENslide.pdf
ERENslide.pdfERENslide.pdf
ERENslide.pdf
 
深層学習によるポアソンデノイジング: 残差学習はポアソンノイズに対して有効か? 論文 Poisson Denoising by Deep Learnin...
深層学習によるポアソンデノイジング: 残差学習はポアソンノイズに対して有効か?  論文 Poisson Denoising by Deep Learnin...深層学習によるポアソンデノイジング: 残差学習はポアソンノイズに対して有効か?  論文 Poisson Denoising by Deep Learnin...
深層学習によるポアソンデノイジング: 残差学習はポアソンノイズに対して有効か? 論文 Poisson Denoising by Deep Learnin...
 
深層学習によるポアソンデノイジング: 残差学習はポアソンノイズに対して有効か? スライド Poisson Denoising by Deep Learni...
深層学習によるポアソンデノイジング: 残差学習はポアソンノイズに対して有効か? スライド Poisson Denoising by Deep Learni...深層学習によるポアソンデノイジング: 残差学習はポアソンノイズに対して有効か? スライド Poisson Denoising by Deep Learni...
深層学習によるポアソンデノイジング: 残差学習はポアソンノイズに対して有効か? スライド Poisson Denoising by Deep Learni...
 
「時空間領域と周波数変換領域の双領域処理による映像デノイジング」論文 Video denoising using dual-domain processi...
「時空間領域と周波数変換領域の双領域処理による映像デノイジング」論文 Video denoising using dual-domain processi...「時空間領域と周波数変換領域の双領域処理による映像デノイジング」論文 Video denoising using dual-domain processi...
「時空間領域と周波数変換領域の双領域処理による映像デノイジング」論文 Video denoising using dual-domain processi...
 
「時空間領域と周波数変換領域の双領域処理による映像デノイジング」スライド Video denoising using dual-domain proces...
「時空間領域と周波数変換領域の双領域処理による映像デノイジング」スライド Video denoising using dual-domain proces...「時空間領域と周波数変換領域の双領域処理による映像デノイジング」スライド Video denoising using dual-domain proces...
「時空間領域と周波数変換領域の双領域処理による映像デノイジング」スライド Video denoising using dual-domain proces...
 
ミニマル畳み込みニューラルネットワークによる視程障害の明瞭化スライド Restoration of Low Visibility Image under ...
ミニマル畳み込みニューラルネットワークによる視程障害の明瞭化スライド Restoration of Low Visibility Image under ...ミニマル畳み込みニューラルネットワークによる視程障害の明瞭化スライド Restoration of Low Visibility Image under ...
ミニマル畳み込みニューラルネットワークによる視程障害の明瞭化スライド Restoration of Low Visibility Image under ...
 
畳み込みニューラルネットワークを用いた自動特徴抽出による深層カラーマッチングスライド Deep Color Matching with Automatic...
畳み込みニューラルネットワークを用いた自動特徴抽出による深層カラーマッチングスライド Deep Color Matching with Automatic...畳み込みニューラルネットワークを用いた自動特徴抽出による深層カラーマッチングスライド Deep Color Matching with Automatic...
畳み込みニューラルネットワークを用いた自動特徴抽出による深層カラーマッチングスライド Deep Color Matching with Automatic...
 
畳み込みニューラルネットワークを用いた自動特徴抽出による深層カラーマッチング論文 Deep Color Matching with Automatic F...
畳み込みニューラルネットワークを用いた自動特徴抽出による深層カラーマッチング論文 Deep Color Matching with Automatic F...畳み込みニューラルネットワークを用いた自動特徴抽出による深層カラーマッチング論文 Deep Color Matching with Automatic F...
畳み込みニューラルネットワークを用いた自動特徴抽出による深層カラーマッチング論文 Deep Color Matching with Automatic F...
 
「3次元RGBヒストグラム点群マッチングによる自動色補正」スライド Automatic Color Correction by 3D RGB Histog...
「3次元RGBヒストグラム点群マッチングによる自動色補正」スライド Automatic Color Correction by 3D RGB Histog...「3次元RGBヒストグラム点群マッチングによる自動色補正」スライド Automatic Color Correction by 3D RGB Histog...
「3次元RGBヒストグラム点群マッチングによる自動色補正」スライド Automatic Color Correction by 3D RGB Histog...
 
「3次元RGBヒストグラム点群マッチングによる自動色補正」論文 Automatic Color Correction by 3D RGB Histogra...
「3次元RGBヒストグラム点群マッチングによる自動色補正」論文 Automatic Color Correction by 3D RGB Histogra...「3次元RGBヒストグラム点群マッチングによる自動色補正」論文 Automatic Color Correction by 3D RGB Histogra...
「3次元RGBヒストグラム点群マッチングによる自動色補正」論文 Automatic Color Correction by 3D RGB Histogra...
 
周波数領域処理によるローリングシャッター映像の安定化とモーションブラー除去 Rolling Shutter Video Stabilization wit...
周波数領域処理によるローリングシャッター映像の安定化とモーションブラー除去 Rolling Shutter Video Stabilization wit...周波数領域処理によるローリングシャッター映像の安定化とモーションブラー除去 Rolling Shutter Video Stabilization wit...
周波数領域処理によるローリングシャッター映像の安定化とモーションブラー除去 Rolling Shutter Video Stabilization wit...
 
周波数領域処理による映像の安定化とモーションブラー除去スライド Video Stabilization with Motion Deblurring by...
周波数領域処理による映像の安定化とモーションブラー除去スライド Video Stabilization with Motion Deblurring by...周波数領域処理による映像の安定化とモーションブラー除去スライド Video Stabilization with Motion Deblurring by...
周波数領域処理による映像の安定化とモーションブラー除去スライド Video Stabilization with Motion Deblurring by...
 
Lucas-Kanadeヒストグラムマッチングによる対応点を用いない自動色補正論文 Auto Color Correction without Corre...
Lucas-Kanadeヒストグラムマッチングによる対応点を用いない自動色補正論文 Auto Color Correction without Corre...Lucas-Kanadeヒストグラムマッチングによる対応点を用いない自動色補正論文 Auto Color Correction without Corre...
Lucas-Kanadeヒストグラムマッチングによる対応点を用いない自動色補正論文 Auto Color Correction without Corre...
 
Lucas-Kanadeヒストグラムマッチングによる対応点を用いない自動色補正スライド Auto Color Correction without Cor...
Lucas-Kanadeヒストグラムマッチングによる対応点を用いない自動色補正スライド Auto Color Correction without Cor...Lucas-Kanadeヒストグラムマッチングによる対応点を用いない自動色補正スライド Auto Color Correction without Cor...
Lucas-Kanadeヒストグラムマッチングによる対応点を用いない自動色補正スライド Auto Color Correction without Cor...
 
「HDR広色域映像のための色再現性を考慮した色域トーンマッピング」スライド Color Gamut Tone Mapping Considering Ac...
「HDR広色域映像のための色再現性を考慮した色域トーンマッピング」スライド Color Gamut Tone Mapping Considering Ac...「HDR広色域映像のための色再現性を考慮した色域トーンマッピング」スライド Color Gamut Tone Mapping Considering Ac...
「HDR広色域映像のための色再現性を考慮した色域トーンマッピング」スライド Color Gamut Tone Mapping Considering Ac...
 
エッジ強度最大化による最適トーンマッピングSSII2018論文
エッジ強度最大化による最適トーンマッピングSSII2018論文エッジ強度最大化による最適トーンマッピングSSII2018論文
エッジ強度最大化による最適トーンマッピングSSII2018論文
 
エッジ強度最大化による最適トーンマッピングSSII2018スライド
エッジ強度最大化による最適トーンマッピングSSII2018スライドエッジ強度最大化による最適トーンマッピングSSII2018スライド
エッジ強度最大化による最適トーンマッピングSSII2018スライド
 
最適レベル補正と幾何学的モデル選択による高精度色補正 : 画像処理パイプラインの構築を目指して スライド
最適レベル補正と幾何学的モデル選択による高精度色補正 : 画像処理パイプラインの構築を目指して スライド最適レベル補正と幾何学的モデル選択による高精度色補正 : 画像処理パイプラインの構築を目指して スライド
最適レベル補正と幾何学的モデル選択による高精度色補正 : 画像処理パイプラインの構築を目指して スライド
 
最適レベル補正と幾何学的モデル選択による高精度色補正 : 画像処理パイプラインの構築を目指して 論文
最適レベル補正と幾何学的モデル選択による高精度色補正 : 画像処理パイプラインの構築を目指して 論文最適レベル補正と幾何学的モデル選択による高精度色補正 : 画像処理パイプラインの構築を目指して 論文
最適レベル補正と幾何学的モデル選択による高精度色補正 : 画像処理パイプラインの構築を目指して 論文
 

広色域映像のための最適色域マッピングスライド