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Perceptual content and tone adaptation for HDR display technologies / Adaptation perceptuelle du contenu et des tons pour les technologies d'affichage HDR

Abebe, Mekides Assefa 07 October 2016 (has links)
Les technologies de capture et d'affichage d'images ont fait un grand pas durant la dernière décennie en termes de capacités de reproduction de la couleur, de gamme de dynamique et de détails des scènes réelles. Les caméras et les écrans à large gamme de dynamique (HDR: high dynamic range) sont d'ores et déjà disponibles, offrant ainsi plus de flexibilité pour les créateurs de contenus afin de produire des scènes plus réalistes.Dans le même temps, à cause des limitations des appareils conventionnels, il existe un gap important en terme de reproduction de contenu et d'apparence colorée entre les deux technologies. Cela a accentué le besoin pour des algorithmes prenant en compte ces considérations et assurant aux créateurs de contenus une reproduction cross-média fidèle.Dans cette thèse, nous focalisons sur l'adaptation et la reproduction des contenus à gamme de dynamique standard sur des dispositifs HDR. Tout d'abord, les modèles d'apparence colorée ainsi que les opérateurs de mappage tonal inverse ont été étudiés subjectivement quant à leur fidélité couleur lors de l'expansion de contenus antérieurs. Par la suite, les attributs perceptuels de clarté, chroma et saturation ont été analysés pour des stimuli émissifs ayant des niveaux de luminance de plus hautes gammes et ce en menant une étude psychophysique basée sur la méthode de mise à l'échelle de partitions. Les résultats expérimentaux ont permis de mener à la définition d'un nouvel espace couleur HDR efficace et précis, optimisé pour les applications d'adaptation de la gamme de dynamique. Enfin, dans l'optique de récupérer les détails perdus lors de captures d'images standard et d'améliorer la qualité perçue du contenu antérieur avant d'être visualisé sur un dispositif HDR, deux approches de correction des zones surexposées ou ayant subi un écrêtage couleur ont été proposées. Les modèles et algorithmes proposés ont été évalués en comparaison avec une vérité terrain HDR, menant à la conclusion que les résultats obtenus sont plus proches des scènes réelles que les autres approches de la littérature. / Camera and display technologies have greatly advanced in their capacities of reproducing color, dynamic range and details of real scenes in recent years. New and powerful high dynamic range (HDR) camera and display technologies are currently available in the market and, recently, these new HDR technologies offer higher flexibility to content creators, allowing them to produce a more precise representation of real world scenes.At the same time, limitations of conventional camera and display technologies mean that there is a significant gap in terms of content and color appearance reproduction between new and existing technologies. These mismatches lead to an increased demand for appearance studies and algorithms which take such under consideration and help content creators to perform accurate cross-media reproductions.In this thesis we mainly considered the adaptation and reproduction of standard dynamic range content towards HDR displays. First, existing color appearance models and reverse tone mapping operators were subjectively studied for their color fidelity during dynamic range expansion of legacy contents. Then perceptual lightness, chroma and saturation attributes were analyzed for emissive stimuli with higher range of luminance levels using adapted psycho-visual experimental setups based on the partition scaling method. The experimental results lead to a new, more efficient and accurate HDR color space, specifically optimized for dynamic range adaptation applications. Finally, to recover lost details and enhance the visual quality of legacy content before visualizing on an HDR display, two methods for color-clipping and over-exposure correction were introduced. The models and algorithms presented, were evaluated relative to HDR ground truth content, showing that our results are closer to the real scene than can be achieved with previous methods.

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