신경망 학습 기반 톤안정화 알고리즘

초록

고품질의 영상과, 높은 다이나믹레인지를 얻기 위한 톤매핑 기법은 HDR카메라로부터 취득한 영상을 디스플레이 장치에 표현 가능한 다이나믹레인지를 갖는 영상으로 효과적으로 매핑시켜준다. 하지만 다중프레임으로 구성되는 비디오에 이러한 톤매핑 기법을 적용할 경우, 프레임간 명암도 분포 차이로 인하여 비디오가 깜빡이는 플리커(flicker)현상이 발생되어 영상품질을 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 이러한 플리커 현상을 제거하기 위하여 히스토그램 분포차이를 이용하여 학습을 위한 특징벡터 추출법을 제안하고, 신경망을 이용하여 모델을 학습한다. 학습된 신경망을 이용하여 플리커 발생 프레임을 분류하고 분류된 프레임에 대하여 플리커 제거를 수행한다.