Hdr Image Saliency Estimation by Convex Optimization

    研究成果: 書籍/レポート タイプへの寄稿会議への寄与

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    抄録

    In this paper, we propose a convex optimization-based method for the visual saliency prediction of high dynamic range (HDR) images, which allows straightforward reuse of any existing saliency estimation methods for typical images with low dynamic range (LDR). First, the proposed method decomposes a given HDR image into multiple LDR images with different levels of intensity using a tone-mapping-based synthesis of imaginary multiexposure images. For each decomposed image, a standard saliency estimation method is then applied for typical LDR images. Finally, the saliency map of each decomposed image is integrated into a single map by solving convex optimization problems. The proposed method is applied to actual HDR images and its effectiveness is demonstrated.

    本文言語英語
    ホスト出版物のタイトル2020 IEEE International Conference on Image Processing, ICIP 2020 - Proceedings
    出版社IEEE Computer Society
    ページ458-462
    ページ数5
    ISBN(電子版)9781728163956
    DOI
    出版ステータス出版済み - 10月 2020
    イベント2020 IEEE International Conference on Image Processing, ICIP 2020 - Virtual, Abu Dhabi, アラブ首長国連邦
    継続期間: 9月 25 20209月 28 2020

    出版物シリーズ

    名前Proceedings - International Conference on Image Processing, ICIP
    2020-October
    ISSN(印刷版)1522-4880

    会議

    会議2020 IEEE International Conference on Image Processing, ICIP 2020
    国/地域アラブ首長国連邦
    CityVirtual, Abu Dhabi
    Period9/25/209/28/20

    !!!All Science Journal Classification (ASJC) codes

    • ソフトウェア
    • コンピュータ ビジョンおよびパターン認識
    • 信号処理

    フィンガープリント

    「Hdr Image Saliency Estimation by Convex Optimization」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

    引用スタイル