基于卷积神经网络的LDR图像重建HDR图像的方法研究

作者：陈文; 王强^*

来源：包装工程, 2020, 41(05): 228-234.

DOI：10.19554/j.cnki.1001-3563.2020.05.033

• 高动态范围成像
• 图像恢复
• 计算摄影
• 神经网络

目的为了在高动态范围成像技术中更简单、有效地拓展图像的动态范围,提出一种基于低动态(LDR)图像重建高动态(HDR)图像的算法。方法基于扩张卷积层的卷积深度神经网络模型,提出一种根据相同场景中各种照明与曝光的LDR图像组来建立HDR图像新模型的图像融合算法。结果通过所提出的LDR和不同比特深度HDR映射关系,采用链式结构完成了从LDR图像到HDR图像的重建。结论通过拟建的HDRI模型,拓宽了图像的动态范围,并提高了物理光信息恢复能力。与传统算法相比,该研究所提出的方法能减少运算量,能较好地还原高动态范围场景。

• 单位
  上海理工大学; 杭州电子科技大学