【摘 要】
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随着科技的发展,人们在生活工作中对于高质量的图像视频资料的需求日益增加。而高动态范围(HDR)就是高质量图像视频的一个重要属性,HDR图像视频相比传统低动态范围(LDR)图像具有更加接近真实场景的亮度范围,HDR技术,即利用LDR图像视频生成HDR图像视频技术,成为了人们获得高质量图像视频的一种重要技术。虽然HDR技术有了较大的进步,然而依然存在许多难点需要解决,例如HDR技术的过曝区域分割问题,
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随着科技的发展,人们在生活工作中对于高质量的图像视频资料的需求日益增加。而高动态范围(HDR)就是高质量图像视频的一个重要属性,HDR图像视频相比传统低动态范围(LDR)图像具有更加接近真实场景的亮度范围,HDR技术,即利用LDR图像视频生成HDR图像视频技术,成为了人们获得高质量图像视频的一种重要技术。虽然HDR技术有了较大的进步,然而依然存在许多难点需要解决,例如HDR技术的过曝区域分割问题,HDR技术的过曝区域信息恢复问题,HDR技术的色差问题。因此,对于HDR技术展开深入细致的研究,研究新的HDR重构算法,进而探索HDR技术在实际场景的应用技术都具有十分重要的意义。鉴于上述背景,本论文主要以HDR图像重构技术和HDR视频重构技术展开研究。通过对国内外HDR技术的研究现状分析,针对于HDR技术现有的难点,提出了新的HDR图像重构算法和HDR视频重构算法,获得了以下成果:(1)本论文提出了一种基于单帧图像的对偶网络的HDR图像重构算法。通过分析相机的成像流程,设计了一个对偶的网络结构,从正反两个方向进行学习寻找最优解,从而完成对成像过程中各个流程的模拟,在相关数据集较少的情况下,利用对偶网络结构的优势进行了半监督训练,提高了模型的泛化能力,取得了较高的恢复质量。(2)本论文提出了一种基于单帧图像的双分支HDR视频重建算法。通过分析HDR视频和LDR视频的生成流程,发现了两者在不同区域信息损失情况不相同的特点,构建了分别用于恢复过曝区域和欠曝区域的网络。再使用空间注意力机制替代固定阈值的方式,搭配多专家的动态卷积方式将样本信息与卷积密切关联,从而设计出了高质量的与样本密切相关的动态掩码算法。使HDR技术中过曝区域划分更加合理,提升了过曝区域信息恢复的效果。最终再通过整体的融合网络,实现了HDR视频的高质量重建,取得了不错的效果。
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