Apprentissage d'une conversion pratique de SDR à HDRTV à l'aide d'un nouveau jeu de données et de modèles de dégradation

Dans l'industrie des médias, la demande de conversion SDR vers HDR-TV émerge lorsque les utilisateurs possèdent des téléviseurs HDR-WCG (haute gamme dynamique et large gamme chromatique) alors que la plupart des contenus disponibles sont encore en SDR (gamme dynamique standard). La communauté de recherche a commencé à aborder cette tâche de vision de bas niveau par des approches basées sur l'apprentissage. Cependant, lorsqu'elles sont appliquées à un véritable contenu SDR, les méthodes actuelles ont tendance à produire des résultats ternes et décolorés, apportant ainsi peu d'amélioration à l'expérience de visualisation.Contrairement aux autres méthodes axées sur les réseaux, nous attribuons cette insuffisance au jeu d'entraînement (paire HDR-SDR). Par conséquent, nous proposons un nouveau jeu de données HDR-TV (nommé HDRTV4K) et de nouveaux modèles de dégradation HDR vers SDR. Ensuite, ce jeu de données est utilisé pour entraîner un réseau segmenté en luminosité (LSN), composé d'un tronc principal de mappage global et de deux branches Transformer pour les plages lumineuses claires et sombres. Nous mettons également à jour les critères d'évaluation grâce à des métriques spécifiques et des expériences subjectives. Enfin, des études d'ablation sont menées pour prouver l'efficacité de notre méthode. Notre travail est disponible à l'adresse suivante : https://github.com/AndreGuo/HDRTVDM.