Nyligen, hög dynamisk räckvidd (HDR) avbildning har väckt stor uppmärksamhet som en teknik för att återspegla mänskliga visuella egenskaper på grund av utvecklingen av display och kamerateknik. Detta papper föreslår en ny djup neural nätverksmodell som rekonstruerar en HDR-bild från en enda låg dynamisk räckvidd (LDR) bild. Den föreslagna modellen är baserad på ett konvolutionellt neuralt nätverk som består av dilaterade konvolutionslager och härleder LDR-bilder med olika exponeringar och belysning från en enda LDR-bild av samma scen. Därefter kan den slutliga HDR-bilden bildas genom att slå samman dessa resultat. Det är relativt enkelt för den föreslagna metoden att hitta kartläggningen mellan LDR och en HDR med ett annat bitdjup på grund av den kedjande struktur som innebär förhållandet mellan LDR-avbildningarna med ljusare (eller mörkare) exponeringar från en given LDR-avbildning. Metoden utökar inte bara intervallet utan har också fördelen att återställa ljusinformationen i den faktiska fysiska världen. Den föreslagna metoden är en end-to-end rekonstruktionsprocess, och den har fördelen av att enkelt kunna kombinera ett nätverk för att utöka ett ytterligare intervall. I de experimentella resultaten visar den föreslagna metoden kvantitativa och kvalitativa förbättringar i prestanda jämfört med de konventionella algoritmerna. INDEX TERMS Hög dynamisk räckvidd avbildning, bildrenovering, beräkningsfotografering, konvolutionella neurala nätverk.
Lee och Al. I REF föreslogs en metod för att generera bilder med olika exponeringsvärden från en LDR-bild med EV 0.
Deep Chain HDRI: Reconstructing a High Dynamic Range Image from a Single Low Dynamic Range Image
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}