000004964 001__ 4964 000004964 005__ 20170831220332.0 000004964 037__ $$aTAZ-TFM-2010-036 000004964 041__ $$aeng 000004964 1001_ $$aMasiá Corcoy, Belén 000004964 24500 $$aReverse tone mapping for suboptimal exposure conditions 000004964 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2010 000004964 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ 000004964 520__ $$aLa mayor parte de las imágenes y videos existentes son de bajo rango dinámico (generalmente denominado LDR por las siglas del término en inglés, low dynamic range). Se denominan así porque, al utilizar sólo 8 bits por canal (R,G,B) para almacenarlas, sólo son capaces de reproducir dos órdenes de magnitud en luminancia (mientras que el sistema visual humano puede percibir hasta cinco órdenes de magnitud simultáneamente). En los últimos años hemos asistido al nacimiento y expansión de las tecnologías de alto rango dinámico (HDR por sus siglas en inglés), que utilizan hasta 32 bits/canal, permitiendo representar más fielmente el mundo que nos rodea. Paulatinamente el HDR se va haciendo más presente en los pipelines de adquisición, procesamiento y visualización de imágenes, y como con el advenimiento de cualquier nueva tecnología que sustituye a una anterior, surgen ciertos problemas de compatibilidad. En particular, el presente trabajo se centra en el problema denominado reverse tone mapping: dado un monitor de alto rango dinámico, cuál es la forma óptima de visualizar en él todo el material ya existente en bajo rango dinámico (imágenes, vídeos...). Lo que hace un operador de reverse tone mapping (rTMO) es tomar la imagen LDR como entrada y ajustar el contraste de forma inteligente para dar una imagen de salida que reproduzca lo más fielmente posible la escena original. Dado que hay información de la escena original que se ha perdido irreversiblemente al tomar la fotografía en LDR, el problema es intrínsecamente ill-posed o mal condicionado. En este trabajo, en primer lugar, se ha realizado una serie de experimentos psicofísicos utilizando un monitor HDR Brightside para evaluar el funcionamiento de los operadores de reverse tone mapping existentes. Los resultados obtenidos muestran que los actuales operadores fallan -o no ofrecen resultados convincentes- cuando las imágenes de entrada no están expuestas correctamente. Los rTMO existentes funcionan bien con imágenes bien expuestas o subexpuestas, pero la calidad percibida se degrada sustancialmente con la sobreexposición, hasta el punto de que en algunos casos los sujetos prefieren las imágenes originales en LDR a imágenes que han sido procesadas con rTMOs. Teniendo esto en cuenta, el segundo paso ha sido diseñar un rTMO para esos casos en los que los algoritmos existentes fallan. Para imágenes de entrada sobreexpuestas, proponemos un rTMO simple basado en una expansión gamma que evita los errores introducidos por otros métodos, así como un método para fijar automáticamente un valor de gamma para cada imagen basado en el key de la imagen y en datos empíricos. En tercer lugar se ha hecho la validación de los resultados, tanto mediante experimentos psicofísicos como utilizando una métrica objetiva de reciente publicación. Por otro lado, se ha realizado también otra serie de experimentos con el monitor HDR que sugieren que los artefactos espaciales introducidos por los operadores de reverse tone mapping son más determinantes de cara a la calidad final percibida por los sujetos que imprecisiones en las intensidades expandidas. Adicionalmente, como subproyecto menor, se ha explorado la posibilidad de abordar el problema desde un enfoque de más alto nivel, incluyendo información semántica y de saliencia. La mayor parte de este trabajo ha sido publicada en un artículo publicado en la revista Transactions on Graphics (índice JCR 2009 2/93 en la categoría de Computer Science, Software Engineering, con un índice de impacto a 5 años de 5.012, el más alto de su categoría). Además, el Transactions on Graphics está considerado como la mejor revista en el campo de informática gráfica. Otra publicación que cubre parte de este trabajo ha sido aceptada en el Congreso Español de Informática Gráfica 2010. Como medida adicional de la relevancia del trabajo aquí presentado, los dos libros existentes hasta la fecha (hasta donde sabemos) escritos por expertos en el campo de HDR dedican varias páginas a tratar el trabajo aquí expuesto (ver [2, 3]). Esta investigación ha sido realizada en colaboración con Roland Fleming, del Max Planck Institute for Biological Cybernetics, y Olga Sorkine, de New York University. 000004964 521__ $$aMáster Universitario en Ingeniería de Sistemas e Informática 000004964 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons 000004964 6531_ $$areproducción de tono 000004964 6531_ $$aalto rango dinámico 000004964 6531_ $$aprocesamiento de imagen 000004964 6531_ $$apercepción 000004964 6531_ $$apsicofísica 000004964 6531_ $$asistema visual humano 000004964 700__ $$aGutiérrez Pérez, Diego$$edir. 000004964 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bInformática e Ingeniería de Sistemas$$cLenguajes y Sistemas Informáticos 000004964 830__ $$aCPS 000004964 8560_ $$f524355@celes.unizar.es 000004964 8564_ $$s26858011$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/4964/files/TAZ-TFM-2010-036.pdf$$yMemoria (spa) 000004964 8564_ $$s37856647$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/4964/files/TAZ-TFM-2010-036_ANE.pdf$$yAnexos (spa) 000004964 909CO $$ooai:zaguan.unizar.es:4964$$pdriver$$ptrabajos-fin-master 000004964 950__ $$a 000004964 980__ $$aTAZ$$bTFM$$cCPS