基于生成对抗网络的HDR图像风格迁移技术

作者：谢志峰^*; 叶冠桦; 闫淑萁; 何绍荣; 丁友东

来源：上海大学学报(自然科学版), 2018, 24(04): 524-534.

• 生成对抗网络
• 伽马校正
• 图像编辑
• 图像风格迁移
• 深度学习

针对高动态范围(high dynamic range,HDR)图像较为复杂耗时的合成流程,提出一种基于生成对抗网络的HDR图像风格迁移技术.首先,构建两个生成对抗网络的训练集:普通图片与低曝光HDR图片,普通图片与高曝光HDR图片;然后,通过生成对抗网络训练,得到普通图片到低曝光HDR图片和普通图片到高曝光HDR图片两个生成模型;最后,将模型输出的高低曝光图像和原图合成HDR文件,再通过色调映射形成最终HDR风格迁移后的图像.实验结果表明,这种方法不仅有效解决了HDR图像风格迁移问题,也充分表明了生成对抗网络在图像编辑中的优越性.

• 单位
  上海大学