用于在显示管理中进行精确渲染的神经网络制造技术

技术编号:41214708 阅读:17 留言:0更新日期:2024-05-09 23:37
描述了使用神经网络在显示映射中进行精确渲染的方法和系统。给定强度输入图像,包括金字塔减半子网络、金字塔下采样子网络、金字塔上采样子网络和最终层生成子网络的一系列神经网络生成用于显示映射的基本层图像和细节层图像。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】

本专利技术总体上涉及图像。更具体地,本专利技术的实施例涉及在显示管理中进行精确渲染。


技术介绍

1、如本文所使用的,术语“动态范围(dr)”可以与人类视觉系统(hvs)感知图像中的强度(例如,光亮度(luminance)、亮度(luma))范围的能力有关,所述强度范围例如是从最暗的灰色(黑色)到最亮的白色(高光)。从这个意义上说,dr与“参考场景的(scene-referred)”强度有关。dr还可以涉及显示设备充分或近似渲染特定阔度(breadth)的强度范围的能力。从这个意义上说,dr与“参考显示的(display-referred)”强度有关。除非在本文的描述中的任何一点明确指定特定的意义具有特定的意思,否则应该推断为所述术语可以在任一意义上例如可互换地使用。

2、如本文所使用的,术语“高动态范围(hdr)”涉及跨越人类视觉系统(hvs)的大约14至15个数量级的dr阔度。实际上,相对于hdr,人类可以同时感知强度范围中的广泛阔度的dr可能会被稍微截短。如本文所使用的,术语“增强动态范围(edr)或视觉动态范围(vdr)”可以单独地或可互本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于在显示映射中进行精确渲染的方法,所述方法包括:

2.如权利要求1所述的方法,其中,生成所述第二强度图像包括通过填充块和随后的偏置=false且步幅=1的2×2×1×1卷积块处理所述输入图像。

3.如权利要求1或2所述的方法,其中,所述一组下采样图像由所述金字塔下采样神经网络生成并形成所述第二强度图像的金字塔表示。

4.如权利要求3所述的方法,其中,所述金字塔下采样神经网络包括两个或更多个连续的卷积块,其中,每个卷积块被配置为生成所述金字塔表示的相应层的下采样图像。

5.如权利要求1至4中任一项所述的方法,其中,所述金字塔下采样神...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

1.一种用于在显示映射中进行精确渲染的方法,所述方法包括:

2.如权利要求1所述的方法,其中,生成所述第二强度图像包括通过填充块和随后的偏置=false且步幅=1的2×2×1×1卷积块处理所述输入图像。

3.如权利要求1或2所述的方法,其中,所述一组下采样图像由所述金字塔下采样神经网络生成并形成所述第二强度图像的金字塔表示。

4.如权利要求3所述的方法,其中,所述金字塔下采样神经网络包括两个或更多个连续的卷积块,其中,每个卷积块被配置为生成所述金字塔表示的相应层的下采样图像。

5.如权利要求1至4中任一项所述的方法,其中,所述金字塔下采样神经网络包括两个或更多个偏置=false且步幅=2的4×2×1×1的连续卷积块。

6.如权利要求1至5中任一项所述的方法,其中,所述金字塔上采样神经网络包括多个处理层,其中,给定具有第i空间分辨率的输入层图...

【专利技术属性】
技术研发人员:A·K·A·乔杜里R·阿特金斯
申请(专利权)人:杜比实验室特许公司
类型:发明
国别省市:

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