【摘 要】
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本文在研究超高清电视色域、动态范围技术的基础上,首先拍摄制作了4K超高清视频序列形成训练数据集,随后提出了一种改进的基于循环生成对抗网络(CycleGAN,Cycle Generative Adversarial Network)的深度学习网络,通过研究及多次试验,确定了损失函数。最终通过网络训练实现了基于CycleGAN的4K超高清电视色域、动态范围之间的转换,并进行了效果分析。
【机 构】
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国家广播电视总局广播电视科学研究院
【基金项目】
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国家广播电视总局广播电视科学研究院2019年度基本科研业务费课题“基于深度学习的4K超高清电视色域、动态范围转换技术研究”(项目编号:JBKY2019007)资助
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本文在研究超高清电视色域、动态范围技术的基础上,首先拍摄制作了4K超高清视频序列形成训练数据集,随后提出了一种改进的基于循环生成对抗网络(CycleGAN,Cycle Generative Adversarial Network)的深度学习网络,通过研究及多次试验,确定了损失函数。最终通过网络训练实现了基于CycleGAN的4K超高清电视色域、动态范围之间的转换,并进行了效果分析。
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