[发明专利]视频高动态范围反色调映射模型构建、映射方法及装置有效
| 申请号： | 201910840429.4 | 申请日： | 2019-09-06 |
| 公开（公告）号： | CN110717868B | 公开（公告）日： | 2022-05-03 |
| 发明（设计）人： | 宋利;徐宇澄;解蓉;张文军 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T7/90;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31317 | 代理人： | 徐红银 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种视频高动态范围反色调映射模型构建方法，包括：将原始高动态范围视频剪切为多个高动态范围视频，频转化为标准动态范围视频，与高动态范围视频组成有监督的数据集，作为后续的训练数据集；建立基于三维卷积神经网络和跳跃式连接的视频生成网络；对所述视频生成网络建立由空间特征、时域特征、本征特征和感知特征综合的目标损失函数，采用所述训练数据集不断训练优化，得到最终网络模型。本发明还提供了对应的构建装置，以及视频高动态范围反色调映射方法。本发明改善视频闪烁问题，并考虑到高动态范围视频的空间特性，本征特性以及时域特性，更好地实现了对高动态范围视频的反色调映射。 | ||
| 搜索关键词： | 视频 动态 范围 色调 映射 模型 构建 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种视频高动态范围反色调映射模型构建方法，其特征在于，包括：/n将原始高动态范围视频剪切为多个高动态范围视频，将所述高动态范围视频转化为标准动态范围视频，所述标准动态范围视频与所述高动态范围视频组成有监督的数据集，作为后续的训练数据集；/n建立基于三维卷积神经网络和跳跃式连接的视频生成网络；/n对所述视频生成网络建立由空间特征、时域特征、本征特征和感知特征综合的目标损失函数，采用所述训练数据集不断训练优化，得到能完成反色调映射的网络模型。/n
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