Deep Conditional HDRI : Cartographie tonale inverse par méthode de conditionnement à double encodeur-decodeur

La cartographie inverse des tons, technique permettant de restaurer une image à grand dynamisme (HDR) à partir d'une seule image à faible dynamisme (LDR), présente une grande polyvalence car elle peut être facilement appliquée à tout type de dispositif photo. Par ailleurs, les récents progrès des réseaux de neurones profonds ont permis une amélioration significative des performances dans ce domaine. Toutefois, la restauration précise d'une image HDR à large gamme à partir d'une seule image LDR reste un défi difficile. Une étude récente a tenté d’obtenir une pile de pseudo-expositions multiples en générant une condition d’exposition spatialement adaptative (EV) à partir des valeurs de luminance. Toutefois, en ne prenant en entrée que les valeurs de luminance, cette méthode de conditionnement ne reflète pas avec précision les informations de l’image d’entrée lors de la génération de la condition EV, entraînant une perte d’expressivité colorée. En outre, il subsiste des incertitudes quant à la manière d’appliquer efficacement la condition EV aux caractéristiques de l’image. L’idée centrale de cette étude consiste donc à utiliser directement les caractéristiques d’image pour générer des conditions EV adaptatives à la fois à la couleur et à la luminosité. Pour ce faire, nous avons conçu un réseau de génération de condition reposant sur une architecture encodeur-décodeur, et proposé un nouveau réseau de génération de pile d’expositions multiples, capable de synthétiser bidirectionnellement les caractéristiques d’image et les caractéristiques conditionnées par EV. En outre, afin de mieux préserver les informations des caractéristiques lors de leur synthèse, nous introduisons un bloc de transformation de caractéristiques adaptatif spatialement. La méthode proposée obtient des résultats remarquables dans la restauration des piles d’expositions multiples pour la synthèse d’images HDR. En outre, elle atteint des performances de pointe par rapport aux méthodes existantes en matière de génération de piles d’expositions multiples et de restauration HDR basée sur des piles.