Apr, 2020

基于单应矩阵估计和注意力学习的深度曝光融合去重影技术

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TL;DR本文提出使用深度神经网络结合单一曝光下多图像曝光融合技术来解决现代相机的动态范围限制问题，并在手机摄影实验中获得了高质量的图像。
发现论文，激发创造
  • 多曝光图像融合中紧凑稳健的架构探讨

    本研究提出了一种基于深度学习的图像融合算法，通过使用自对准模块和细节补全模块实现图像对齐和特征融合。在神经结构搜索的基础上，找到了更加紧凑和高效的网络结构，实现了比较优异的成果。

    May, 2023

  • 单图像去阴影自动曝光融合

    本文提出了使用曝光融合方法进行阴影去除的新解决方案，其中包括将输入图像的多个过度曝光图像的阴影区域与其无阴影区域的颜色相同，使用阴影感知的 FusionNet 生成融合权重图，并使用边界感知的 RefineNet 去除剩余的阴影痕迹。实验表明我们的方法在阴影区域性能更佳，在非阴影区域表现与现有最先进方法相当。

    Mar, 2021

  • 一种仿生多曝光融合低光图像增强框架

    该论文设计了一种基于多曝光融合的低光图像增强框架，使用光照估计和相机响应模型来综合多副本图像，并通过融合算法实现了对比度和明度的准确提升。实验表明，该方法较其他现有方法更少引入对比度和亮度失真。

    Nov, 2017

  • DeepFuse：一种利用极端曝光图像对进行深度非监督式曝光融合的方法

    提出了一种新的深度学习架构，用于融合静态多曝光图像，并使用无监督的深度学习框架，利用无参考质量度量作为损失函数进行训练。使用从每个图像中提取的低级特征生成无伪影感知愉悦的结果，这种方法在自然图像方面优于现有的最先进方法。

    Dec, 2017

  • 多尺度照片曝光校正学习

    该研究提出了一种基于深度神经网络模型的曝光校正方法，通过提供一个新数据集解决了曝光错误的问题。

    Mar, 2020

  • 动态场景下的深度单应性估计

    本篇论文研究并讨论如何设计和训练一种深度神经网络，以处理动态场景的单应性估计问题，通过多尺度网络进行设计和训练，在估计动态场景的单应性时，同时完成了动态内容检测的任务，使得该方法在具有挑战性的场景中具有较高的算法鲁棒性。

    Apr, 2020

  • 自我监督的动态场景中使用多曝光图像的高动态范围成像

    该研究提出了一种自监督的高动态范围（HDR）重建方法 SelfHDR，该方法仅需使用动态多曝光图像进行训练，可消除对有标签数据的需求，并通过两个互补组件来学习重建网络，分别关注 HDR 颜色和结构。实验结果表明，SelfHDR 在真实世界图像上优于最先进的自监督方法，并与有监督方法具有可比性。

    Oct, 2023

  • 基于注意力引导的网络，用于无幽灵高动态范围成像

    提出了一种采用注意力模块引导合并 LDR 图像的高动态范围成像（AHDR）神经网络，此方法可避免光流估计误差引起的伪影问题，通过实验证明该方法能够在图像质量上达到最先进的水平。

    Apr, 2019

  • 知觉多曝光融合

    本论文提出一种感知型多曝光融合技术，使用改进后的自适应曝光度度量和三维梯度进行对比度增强，具有细节丰富度高，计算成本低等优点，在图像增强领域取得了良好的实验结果。

    Oct, 2022

  • 基于像素和块级别的统一 HDR 成像方法

    使用深度神经网络、Transformer 等技术提出 HyHDRNet 网络，实现低动态范围图像转高动态范围图像的时空去影与融合，与同类算法相比，取得更优的定量和定性效果。

    Apr, 2023