May, 2023

多曝光图像融合中紧凑稳健的架构探讨

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

    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。

    Apr, 2020

  • 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

  • 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

  • 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

  • 物理启发的密集融合网络用于重新照明

    本文提出了一种基于深度学习的图像去光照方法，将传统方法和深度学习模型相结合，并且通过物理洞察力量化来丰富神经网络，实现了对图像的更好去光照。

    May, 2021

  • 使用深度惩罚重建紧密对齐数百万图像

    该论文提出了一种基于稠密融合的空间变换器网络和低容量自编码器的无监督联合对准方法，能够在 MNIST 和 LFW 数据集中高精度、鲁棒地对齐数百万张图像，比现有方法具有更好的对齐质量和初始鲁棒性。

    Aug, 2019

  • 使用多任务级联卷积网络进行联合人脸检测和对齐

    该论文提出了一个采用深度级联多任务框架的人脸检测和对齐方法，利用深度学习及在线难样本挖掘等技术，在 FDDB、WIDER FACE 和 AFLW 等基准测试中取得了优于同类算法的高准确度和实时性能。

    Apr, 2016

  • 单张图像反射消除和图像平滑通用深度架构

    本文提出了一种深度神经网络结构，利用边缘信息解决图像分割和图像滤波等代表性的低级视觉任务，通过估计边缘和重建图像，采用级联卷积层排列的方法解决这些具有挑战性的问题，而无需使用专门的手工或应用程序特定的图像处理组件，并将得到的可转移管道应用于两个对边缘敏感的问题领域，单张图像反射去除和图像平滑。

    Aug, 2017

  • 混合监督双搜索：利用自动学习实现无损多曝光图像融合

    本文提出了一种名为 HSDS-MEF 的用于多曝光图像融合（MEF）的双搜索混合监督的方法，通过引入双重优化搜索方案来自动设计网络结构和损失函数，实现了比竞争方案更好的表现，在一般和无参考场景中，视觉信息保真度（VIF）分别提高了 10.61％和 4.38％，同时提供了高对比度，丰富细节和色彩的结果。

    Sep, 2023

  • 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