ICCVAug, 2023

LAN-HDR: 基于亮度的高动态范围视频重建的对齐网络

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TL;DR提出一种端到端的 HDR 视频合成框架，使用 HDR 对齐网络进行低动态范围（LDR）帧之间的运动补偿，并在特征空间中融合对齐的特征生成 HDR 帧，避免了基于像素域光流算法的流估计误差，同时通过引入时域损失来增强时序一致性。实验证明，该方法在多个基准测试上表现良好或可与最先进的方法相媲美。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • HDRFlow: 大运动实时高动态范围视频重建

    重建高动态范围（HDR）视频从交替曝光的图像序列中是具有挑战性的，提出了一种名为 HDRFlow 的鲁棒且高效的流估计器，能够实时重建 HDR 视频，通过 HDR 领域对齐损失，多尺度大内核和新的 HDR 流训练方案来处理大运动并提高性能。

    Mar, 2024

  • 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

  • 高动态范围成像技术在饱和补偿下对动态场景的应用

    本文提出了一种新方法，通过将运动对准问题重新制定为简单的亮度调整问题来生成对齐的多曝光特征，并采用粗糙到精细的合并策略和显式饱和度补偿来恢复饱和区域，其中使用自适应的上下文关注重建饱和区域，实验证明我们的方法在定性和定量评估方面优于现有的最先进方法。

    Aug, 2023

  • 具有大型前景运动的深度高动态范围成像

    该研究提出了一种用于高动态范围成像的非基于流的深度框架，其中将 HDR 成像作为一种图像翻译问题，提出了一种新的算法，从而减少光学流错位、理光、动态物体和一些曝光问题带来的挑战，并与现有算法相比取得了卓越的结果。

    Nov, 2017

  • 光亮注意力网络用于 HDR 图像和全景重构

    本文提出了一种基于 LANet 的亮度注意网络，用于从单个 LDR 图像重建 HDR 图像，并提出了一种新的 HDR 校准方法和亮度注意模块来解决 HDR 和 LDR 图像之间的不同之处，同时我们也扩展了网络以进行全景图重建，该方法在 HDR 重建和全景图方面优于现有方法且代码可用。

    Sep, 2021

  • 扩散促进的高动态范围视频重建

    提出了一种名为 HDR-V-Diff 的高动态范围（HDR）视频重建方法，结合扩散模型以实现 HDR 分布，通过 HDR Latent Diffusion Model（HDR-LDM）学习单个 HDR 帧的分布先验知识，通过 Temporal-Consistent Alignment Module（TCAM）学习时序信息，使用 Zero-Init Cross-Attention（ZiCA）机制整合先验分布和时序信息，从而生成具有真实细节的 HDR 帧。经过广泛实验证明，HDR-V-Diff 在多个代表性数据集上实现了最先进的结果。

    Jun, 2024

  • Deep Chain HDRI：从单幅低动态范围图像重建高动态范围图像

    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

  • HistoHDR-Net： 单一 LDR 转 HDR 图像的直方图均衡化

    通过直方图均衡化的低动态范围图像以及自注意力引导，本文提出一种简单而有效的方法 HistoHDR-Net，用于恢复 HDR 图像的细节（如色彩、对比度、饱和度和亮度），并通过融合的方法实现。实验证明该方法优于现有技术方法。

    Feb, 2024

  • 使用原始和 sRGB 领域的大动态数据集进行 HDR 视频重建

    本研究采用交错传感器捕捉两个曝光图像，并将它们通过融合算法转换为原始和 sRGB 颜色空间下的 HDR 图像，从而创建一个包含 85 个场景和每个场景包含 60 个帧的大规模 LDR-HDR 视频数据集，进而通过提出的基于金字塔流向引导变形卷积的 Raw-HDRNet 模型，以 LDR 图像为输入进行高清重构，该模型在真实场景下的表现比 sRGB 输入更好。

    Apr, 2023