ディープコンディショナルHDRI：デュアルエンコーダデコーダコンディショニング法を用いた逆トーンマッピング

逆トーンマッピングは、単一の低ダイナミックレンジ（LDR）画像から高ダイナミックレンジ（HDR）画像を復元する技術であり、任意のカメラデバイスに容易に適用可能であるため、広範な応用性を有している。さらに、深層学習の最近の進展により、逆トーンマッピング分野における性能は著しく向上している。しかし、単一のLDR画像から広範なダイナミックレンジを持つHDR画像を正確に復元することは依然として困難な課題である。最近の研究では、輝度値から空間的に適応的な露出値（EV）条件を生成し、仮想的なマルチ露出スタックを作成するアプローチが試みられている。しかしながら、入力として輝度値のみを用いるこの条件付け手法は、EV条件を生成する際に入力画像の情報を正確に反映できず、結果として色表現が損なわれるという問題がある。また、EV条件を画像特徴にどのように適用するかについても、依然として課題が残っている。本研究の核心的なアイデアは、色と明るさの両方に適応可能なEV条件を、直接画像特徴を用いて生成することである。これを実現するため、エンコーダ・デコーダ構造を持つ条件生成ネットワークを設計し、画像特徴とEV条件付き特徴を双方向で合成する新しいマルチ露出スタック生成ネットワークを提案する。さらに、特徴の合成過程において特徴情報の損失を最小限に抑えるために、空間的に適応的な特徴変換ブロックを導入した。本研究で提案する手法は、HDR画像合成に必要なマルチ露出スタックの復元において優れた結果を示した。また、既存手法と比較して、マルチ露出スタック生成およびスタックベースのHDR復元において、最先端の性能を達成した。