画像の色転写のためのGANs に基づいたトーンカーブ学習と動画への応用

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-11-17
• タイトル: 画像の色転写のためのGANs に基づいたトーンカーブ学習と動画への応用
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Image and Video Color Transfer using GAN-Based Tone Curve Learning
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 工学院大学
• 著者所属: 東京工科大学
• 著者所属: 工学院大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Kogakuin University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Tokyo University of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Kogakuin University
• 著者名: 伊藤, 大稀; 佐々木, 亮平; 雨車, 和憲
• 著者名(英): Daiki, Ito; Ryohei, Sasaki; Kazunori, Uruma
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，参考画像の色調を入力画像に反映させるための色転写手法を提案する．近年，深層学習を用いた手法が多く提案されているが，どういった基準での変換がなされるか未知であり，似た画像でも異なる結果が得られることがある．本研究では，GANs (Generative Adversarial Networks) により所望の色ヒストグラムの変換における変換曲線を学習する手法を提案する．さらに，提案手法では，学習結果から 1 つの変換曲線が取得できるため動画の各フレームに対して同じ変換曲線を用いて，動画の色転写を行う．画像のみならず，動画の色調変換に対しても有効であることを実験的に示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this study, we propose a color transformation method to reflect the color tone of a reference image in an input image. Recently, many methods using deep learning have been proposed, but it is unknown what criteria are used for the transformation, and different results may be obtained even for similar images. In this study, we propose a method for learning a desired transformation curve using Generative Adversarial Networks (GANs). Furthermore, the proposed method performs color transfer of the video using the same transformation curve for each frame of the video, since one transformation curve can be obtained from the training results. We show experimentally that the proposed method is effective not only for images but also for color transformations of videos.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10438399
• 書誌情報: 研究報告オーディオビジュアル複合情報処理（AVM）; 巻 2022-AVM-119, 号 16, p. 1-6, 発行日 2022-11-17
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8582
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会