ICCVSep, 2023

RawHDR：单张 RAW 图像的高动态范围图像重建

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TL;DR通过将更多信息的 Raw 传感器数据与现有的 8 位 LDR sRGB 图像相结合，本文提出了一种适用于 Raw 图像的模型，通过学习曝光蒙版、双强度引导和全局空间引导等方法，实现对高动态范围场景的重建，并通过大量的 Raw/HDR 数据集进行实证评估，验证了该方法的优越性。
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发现论文，激发创造
  • 从现实世界的 RAW 图像中高效重建 HDR

    本文提出了一种新的计算原始 HDR 数据形成管道并构建了第一个实际的原始 HDR 数据集 RealRaw-HDR，开发了一种轻量级高效的 HDR 模型 RepUNet，通过提出即插即用的运动对齐损失方法，解决了短曝光和长曝光图像之间的动作对齐问题，并在视觉质量和量化指标方面实现了最先进的性能。

    Jun, 2023

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 通过深度显式多项式曲线估计实现高动态范围图像重建

    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。

    Jul, 2023

  • 高动态范围图像重建的双阶段深度网络

    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