用于对高动态范围图像进行色调映射以用于基于高质量深度学习的处理的系统和方法技术方案

公开了用于对高动态范围(HDR)图像进行色调映射以用于基于高质量深度学习的处理的系统和方法。在一个实施例中，图形处理器包括：用于生成用于处理图像的媒体请求的媒体流水线；以及用于从媒体流水线接收媒体请求的执行单元。执行单元被配置成：计算图像的自动曝光比例，以有效地对图像进行色调映射；利用计算出的自动曝光比例来缩放图像；以及将包括对数函数的色调映射运算符应用于图像并缩放对数函数以生成经色调映射的图像。

【技术实现步骤摘要】
用于对高动态范围图像进行色调映射以用于基于高质量深度学习的处理的系统和方法
各实施例总体上涉及数据处理，并且更具体地涉及用于基于高质量深度学习的处理的高动态范围(HDR)图像的色调映射。
技术介绍
当前的并行图形数据处理包括被开发成对图形数据执行特定操作的系统和方法，这些特定操作诸如例如，线性内插、曲面细分、栅格化、纹理映射、深度测试等。传统上，图形处理器使用固定功能计算单元来处理图形数据；然而，最近已使图形处理器的多个部分变得可编程，从而使得此类处理器能够支持更宽泛种类的操作以处理顶点数据和片段数据。为了进一步提升性能，图形处理器典型地实现诸如流水线化的处理技术，这些处理技术尝试贯穿图形流水线的不同部分并行地处理尽可能多的图形数据。具有单指令多线程(SIMT)架构的并行图形处理器被设计成使图形流水线中的并行处理的量最大化。在SIMT架构中，成组的并行线程尝试尽可能频繁地一起同步地执行程序指令以增加处理效率。可在ShaneCook的“CUDA编程”第3章第37-51页(2013年)中找到用于SIMT架构的软件和硬件的总体概述。<本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图形处理器，包括：/n媒体流水线，用于生成用于处理图像的媒体请求；以及/n执行单元，用于从所述媒体流水线接收媒体请求，所述执行单元被配置成：计算图像的自动曝光比例，以有效地对所述图像进行色调映射；利用计算出的自动曝光比例来缩放所述图像；以及将包括对数函数的色调映射运算符应用于所述图像并缩放所述对数函数以生成经色调映射的图像。/n

【技术特征摘要】
20190612 US 16/438,7501.一种图形处理器，包括：
媒体流水线，用于生成用于处理图像的媒体请求；以及
执行单元，用于从所述媒体流水线接收媒体请求，所述执行单元被配置成：计算图像的自动曝光比例，以有效地对所述图像进行色调映射；利用计算出的自动曝光比例来缩放所述图像；以及将包括对数函数的色调映射运算符应用于所述图像并缩放所述对数函数以生成经色调映射的图像。


2.如权利要求1所述的图形处理器，其特征在于，所述对数函数压缩所述图像的值的范围。


3.如权利要求2所述的图形处理器，其特征在于，所述执行单元被配置成将伽马校正应用于所述经色调映射的图像，以生成经伽马校正的经色调映射的图像并使得对于所述图像而言色调映射曲线在感知上更加线性。


4.如权利要求3所述的图形处理器，其特征在于，所述执行单元被配置成将所述经色调映射的图像提供为神经网络(例如，CNN)的输入。


5.如权利要求4所述的图形处理器，其特征在于，所述神经网络处理所述经色调映射的图像以生成所述神经网络的输出。


6.如权利要求5所述的图形处理器，其特征在于，所述执行单元被配置成将将逆色调映射运算符应用于所述神经网络的该输出，并随后将逆曝光比例应用于所述神经网络的该输出，以生成最终的输出图像。


7.一种图形处理单元，包括：
存储器，用于存储图像的图形数据；以及
核，具有用于执行图形操作的多个执行单元，其中，至少一个执行单元配置成：在多个维度上对所述图像降低采样，计算图像的自动曝光比例以有效地对所述图像进行色调映射，利用计算出的自动曝光比例来缩放所述图像，以及将包括对数函数的色调映射运算符应用于所述图像并缩放所述对数函数以生成经色调映射的图像。


8.如权利要求7所述的图形处理单元，其特征在于，所述至少一个执行单元被配置成将伽马校正应用于所述经色调映射的图像以生成经伽马校正的经色调映射的图像。


9.如权利要求8所述的图形处理单元，其特征在于，所述至少一个执行单元被配置成将所述经色调映射的图像提供为卷积神经网络(CNN)的输入。<...

【专利技术属性】
技术研发人员：A·T·阿芙拉，
申请(专利权)人：英特尔公司，
类型：发明
国别省市：美国;US