井上和樹, 山口周悟, 中塚貴之, 森島繁生

深層学習を用いた任意画像に対するトーンカーブ推定

Visual Computing 2018 (VC 2018), Posters

http://cgvi.jp/vc2018/

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SNS や画像を共有するコミュニケーションが普及する につれて,専門的な作業であった画像編集はプロの写真家 だけでなく一般ユーザにとっても身近な存在となった.こ の背景として,スマートフォンの画像編集アプリケーションが発達したことで,画像の編集が容易になったことが挙 げられる.これに対し写真家やデザイナーといったエキス パートのように,原画に対しより詳細な編集を必要とする 場合がある.しかしながら撮影した写真を効果的に編集し たい一般ユーザが多く存在する一方で,専門家による複雑 で煩雑な画像編集を一般ユーザが模倣することは困難であ る.その理由の一つとして,公開されている画像のほとんどは既に編集が行われた状態であり,編集前後の画像を一 般ユーザが比較することができないことが挙げられる.本稿では,畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を 用いて編集された画像の編集内容を推定する手法を提案す る.提案手法では未編集画像を用いず,既編集画像のみから編集内容を推定することを目的とする.したがって既編 集画像のみが手元にある場合でも,その編集内容を推定す ることが可能となる Download Scala.

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