[发明专利]一种基于深度学习的动态场景HDR重建方法有效
| 申请号： | 202010026179.3 | 申请日： | 2020-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN111242883B | 公开（公告）日： | 2023-03-28 |
| 发明（设计）人： | 何刚;卢星星;宋嘉轩;李云松;谢卫莹 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06T7/00;G06T7/33 |
| 代理公司： | 郑州芝麻知识产权代理事务所(普通合伙) 41173 | 代理人： | 王越 |
| 地址： | 710126 陕西省西安市长安区*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的动态场景HDR重建方法，克服了现有技术中图像处理效果有待改进的问题。该发明含有以下步骤，在同一静态场景内用固定相机获取欠曝光、正常曝光和过曝光三幅图像；在动态场景中，用手持相机获取上述三幅图像，记为D1、D2和D3；用LK光流法对D1、S2和D3进行配准，图像序列记为R1、R2和R3和步骤1中得到的Ground Truth组成配对的训练集；利用相机相应曲线将R1、R2和R3变换到线性域，记为H1、H2和H3；利用对比度算子提取H1、H2和H3图像中的亮度信息，记为M1、M2和M3；利用梯度算子提取R1、R2和R3图像中细节信息，记为L1、L2和L3；设计基于Resnet的Attention模块。该技术生成的HDR图像细节丰富，对比度高，具有广色域高动态范围。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 动态 场景 hdr 重建 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西安电子科技大学，未经西安电子科技大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010026179.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
