Jul, 2023

通过深度显式多项式曲线估计实现高动态范围图像重建

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TL;DR提出了一种在一个网络中明确估算色调映射函数和其对应的高动态范围（HDR）图像的方法，通过使用多项式描述色调曲线的趋势并利用可学习网络估算多项式系数，实现对真实 HDR 图像的重建；同时构建了一个包含合成和真实图像的新数据集来解决现有数据集中色调映射函数和中低动态范围（LDR）图像之间的对应关系缺乏问题，并在各种色调映射函数下取得了最先进的性能。
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发现论文，激发创造
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    本文提出了一种基于深度神经网络和卷积神经网络的新型算法来重建高动态范围图像，其方法相较于传统算法在可视化品质和峰值信噪比方面有较大幅度的提高。

    Jan, 2018

  • RawHDR：单张 RAW 图像的高动态范围图像重建

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    Sep, 2023

  • 高动态范围图像色调映射的无配对学习

    本研究描述了一种基于对原生 LDR 图像的最佳视觉特征复制目标的新的色调映射方法，通过无关的 HDR 和 LDR 图像数据集的对抗性训练生成具有照片般逼真质量的无伪影图像，并通过不同的图像保真度指数和视觉距离证明其实现的最新性能。

    Oct, 2021

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    本研究提出了一种新的两阶段深度网络，旨在通过第一阶段的图像增强任务和第二阶段基于数据样本的色调映射和位扩展，将单次曝光的低动态范围图像映射成高动态范围图像，无需了解相机响应函数（CRF）和曝光设置等硬件信息。实验结果表明，该方法可以在质量和数量上超过现有的低动态范围到高动态范围的工作，并且在真实世界低动态范围图像评估中也能够重建出逼真的 HDR 图像。

    Apr, 2021

  • 基于深度互逆 HDR 变换的图像校正

    本文提出了一种 Deep Reciprocating HDR Transformation (DRHT) 的方法，将图像纠正任务转化为 HDR 数据的转换处理，使用两个 CNN 来进行 HDR 重建和色调映射，并在标准基准上表现出优越的性能。

    Apr, 2018

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    Jun, 2023

  • 学习相机回退管线进行单图高动态范围重建

    该研究提出了一种基于 CNN 的图像重建算法，通过采用域知识来对低动态范围图像制造管道进行建模，并将重建问题分解为特定的子任务，最终的模型相比现有的单一图像 HDR 重建算法表现更好。

    Apr, 2020

  • HDR 视频重建：一种粗到细的网络和一个现实世界基准数据集

    通过粗略的图像对齐和像素混合以及在粗略的 HDR 视频的特征空间中进行更复杂的对齐和时间融合，我们提出了一种基于深度学习的 HDR 视频重建框架，并提出了一个新的 HDR 视频重建数据集和一些优化方法。

    Mar, 2021

  • 从户外全景图中学习高动态范围

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    Mar, 2017

  • 使用深度卷积神经网络从单个曝光重建 HDR 图像

    本文介绍了一种基于深度学习算法的深度卷积神经网络，用于从单张曝光照片中预测 HDR 图像信息，可以在各种不同情况下重建出高分辨率、视觉上令人信服的 HDR 图像，具有广泛的应用前景。

    Oct, 2017