الـ Deep Recursive HDRI: إعادة التمثيل التنازلي للون باستخدام الشبكات التوليدية المتنافسة

تحتوي الصور ذات النطاق الديناميكي العالي على معلومات السطوع في العالم الفيزيائي وتوفر تجربة أكثر واقعية مقارنة بالصور ذات النطاق الديناميكي المنخفض التقليدي. وبما أن معظم الصور تمتلك نطاقًا ديناميكيًا منخفضًا، لا يزال استرجاع النطاق الديناميكي المفقود من صورة واحدة ذات نطاق ديناميكي منخفض أمرًا شائعًا. نقترح طريقة جديدة لإعادة استرجاع النطاق الديناميكي المفقود من صورة ذات نطاق ديناميكي منخفض باستخدام شبكة عصبية عميقة. تمثل هذه الطريقة الإطار الأول الذي يُنشئ صورًا ذات نطاق ديناميكي عالٍ بناءً على مكدس التعرض المتعدد المُقدَّر باستخدام بنية الشبكة التوليدية التنافسية الشرطية (Conditional Generative Adversarial Network). في هذه البنية، ندرّب الشبكة من خلال تحديد دالة هدف تتكون من مزيج من خسارة L1 وخسارة الشبكة التوليدية التنافسية. بالإضافة إلى ذلك، تمتلك هذه البنية بنية مبسطة مقارنة بالشبكات الحالية. وفي نتائج التجارب، أنتجت الشبكة المقترحة مكدسًا مكوّنًا من صور واقعية بقيم تعرض متغيرة، مع تجنب العيوب البصرية على المعايير العامة، مقارنة بالأساليب الحالية. علاوة على ذلك، تُظهر الصور ذات النطاق الديناميكي العالي والمكدسات المتعددة التعرض المُقدَّرة بالطريقة المقترحة تشابهًا كبيرًا مع الصور الحقيقية (ground truth) مقارنةً بخوارزميات الحد الأقصى من التطورات الحالية.