ABSTRACT Detta dokument presenterar en algoritm för hög dynamisk räckvidd (HDR) och super-upplösning (SR) avbildning från en enda bild. Först föreslår vi en ny singelbild HDR imaging (HDRI) metod baserad på Retinex metod och utnyttja en ny singelbild SR metod baserad på en konvolutionell neurala nätverk (CNN). Bland många möjliga konfigurationer av HDR och SR hittar vi en optimal systemkonfiguration och färgmanipuleringsstrategi från de omfattande experimenten. Specifikt uppnås de bästa resultaten när vi först bearbetar luminanskomponenten (Y) av indata med vår enkelbilds-HDRI-algoritm och sedan matar den förbättrade HDR-luminansen till CNN-baserad SR-arkitektur som är tränad med endast luminanskomponent. Sortimenten av kromatiska komponenter (U och V ) skalas just i proportion till den förbättrade HDR-luminansen, och sedan är de bikubiska interpolerade eller matas till ovanstående CNN-baserade SR. Subjektiva och objektiva bedömningar för olika experiment presenteras för att validera effektiviteten av den föreslagna HDR/SR bildsystem. INDEX TERMS Image enhancement, hög dynamisk räckvidd avbildning, superupplösning, konvolutionella neurala nätverk.
I REF presenteras en algoritm för hög dynamisk räckvidd (HDR) och superupplösningsavbildning från en enda bild.
High Dynamic Range and Super-Resolution Imaging From a Single Image
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}