HDR videos become more common by advances in the display technology but require additional computation of tone mapping for handling the difference of the device dynamic ranges. However, the key challenge of HDR video tone mapping is to calculate luminance adaptation with both spatial and temporal variation for every pixel, resulting in heavy computational cost. It has limited the applicability of HDR video on various devices. In this work, we address the challenges of computational cost in HDR video tone mapping. Since video streams are delivered via the high efficiency video coding standard, we propose a novel video tone-mapping method that takes advantage of precomputed information in the coding stage of video compression. The video compression standard calculates coding blocks of different block sizes and their motion vectors to reduce data redundancy of a video stream. We are inspired to utilize these precomputed coding blocks and motion vectors in the decoding stage, to achieve both local adaptation and temporal coherence of luminance for video tone mapping. Our real-time video tone-mapping method can reduce computational costs significantly, while the quality is comparative to state-of-the-art video tone-mapping methods.
디스플레이 기술의 발전과 더불어 HDR 비디오의 중요성은 나날이 증가하고 있다. 이와중에 HDR 비디오를 재생하기 위해서는 추가적으로 톤 매핑 과정을 통해 영상의 다이나믹 레인지를 장치의 다이나믹 레인지에 맞춰주는 과정이 필요하다. 하지만, HDR 비디오 톤 매핑을 위해서는 영상의 모든 픽셀에 대해 시간적, 공간적 변화를 고려한 휘도 적응성을 계산하는 과정이 필요하게 되고, 이는 과도한 연산량으로 이어진다. 따라서, 종래의 톤 매핑 방법은 다양한 HDR 장치에서 사용될 수 없다.이 논문에서 우리는 HDR 비디오 톤 매핑 과정에서 생기는 연산의 양을 효과적으로 줄이는 방법에 대해 연구한다. 대개 HDR 비디오는 고효율 비디오 방송 코덱과 함께 압축하여 전달하기 때문에, 우리는 비디오 인코딩 과정에서 미리 계산된 정보를 활용하여 톤매핑을 빠르게 할 수 있는 방법을 연구한다.비디오 압축 표준은 영상을 서로 다른 크기의 블록으로 쪼개고 각각의 블록은 모션벡터를 이용해 시간적 중복을 압축하는 방식으로 이루어져 있다. 우리는 압축된 비디오가 디코딩되는 과정에서 이러한 모션벡터가 다시 이용되는 점을 착안하여 국소 휘도 적응성과 시간적 연속성을 고려한 비디오 톤 매핑 알고리즘을 설계하였다.이번 연구에서 제안한 방법은 기존의 톤 매핑과 대비하여 연산량을 획기적으로 줄였으며, 다른 우수 연구들과 비교하였을 때에 대등할 만한 결과를 보여준다.
