[发明专利]一种端到端深度学习框架下的多曝光图像融合方法有效
| 申请号： | 201710353492.6 | 申请日： | 2017-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN107203985B | 公开（公告）日： | 2019-11-08 |
| 发明（设计）人： | 王金华;何宁;徐光美;张敬尊;张睿哲;王郁昕 | 申请（专利权）人： | 北京联合大学 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京驰纳智财知识产权代理事务所(普通合伙) 11367 | 代理人： | 谢亮 |
| 地址： | 100101 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： |
本发明提供一种端到端深度学习框架下的多曝光图像融合方法，包括通过训练获取参数 |
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| 搜索关键词： | 子图像 卷积神经网络 融合 多曝光图像 融合处理 输出图像 原始图像 端到端 合并 传统方式 结果融合 输出 下采样 权重 算法 学习 图像 曝光 网络 | ||
【主权项】：
1.一种端到端深度学习框架下的多曝光图像融合方法，包括通过训练获取参数Θ，其特征在于，还包括以下步骤：步骤1：将原始图像基于卷积神经网络进行融合处理，得到输出图像；步骤2：对所述原始图像进行N下采样，得到N2个原始子图像；步骤3：将N2个所述原始子图像基于卷积神经网络分别进行融合处理，得到N2个输出子图像；步骤4：把N2个所述输出子图像按照步骤2的逆过程回填到原始位置，得到合并子图像；步骤5：把所述输出图像和所述合并子图像进行合并处理，生成结果融合图像。
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