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CP HDR：LDR 和 HDR 图像的特征点检测和描述库
计算机视觉中，特征点表示具有独特属性的图像区域，如角点、边缘、纹理或对比度高的区域。本研究系统地回顾了使用高动态范围（HDR）图像作为输入的图像检测和描述算法，通过比较低动态范围（LDR）和 HDR 图像的性能，发现使用 HDR 图像作为检
PDF3 months ago
训练用于修复任务的神经网络的 RAW 和 HDR 图像
通过对三个常见的图像恢复应用进行测试，我们发现，训练神经网络时，将 HDR 和 RAW 图像呈现在显示编码的颜色空间中比线性颜色空间更能提供更好的感知均匀性，这种训练策略的微小改变可以显著提高性能，高达 10-15 dB。
PDF7 months ago
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
PDF9 months ago
高动态范围成像的感知色调映射模型
提出了一种基于 CIECAM16 感知属性的 TMOz 色调映射算法，利用感知亮度、丰富度和色调的色彩适应方程从 HDR 图像中导出色彩信息并自动进行亮度压缩，实现更优的色彩再现效果。客观和主观评估方法表明，该模型优于现有的 TMO 算法。
PDF9 months ago
ICCV学习连续曝光值表示用于单幅图像高动态范围重建
使用连续曝光值表示 (CVR) 的深度学习模型可从低动态范围图像 (LDR) 重建高动态范围图像 (HDR)，通过生成包含各种不同曝光值图像的连续堆栈，该模型在 HDR 重建方面优于现有方法。
PDF10 months ago
ICCVRawHDR：单张 RAW 图像的高动态范围图像重建
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
PDF10 months ago
多曝光图像堆栈中曝光比率的鲁棒估计
将多曝光图像堆叠合并为高动态范围（HDR）图像需要准确的曝光时间，为了解决从相机的 EXIF 元数据提取的曝光时间不准确导致的条纹伪影问题，我们提出直接从输入图像中估计曝光比率的方法，并通过线性求解器高效地解决了该问题，同时该方法还可以在多
PDFa year ago
基于上下文感知变换器的高动态范围成像
提出了一种基于 CNN 和 Dual Transformer 的 hierarchical dual Transformer 方法（HDT-HDR）进行去除 LDR 图像中 ghosts 的 HDR 图像生成方法，该方法能够同时提取全局特征
PDFa year ago
CVPR多兆像素图像中微小物体的交互式分割和可视化
介绍了一个互动的图像分割和可视化框架，用于识别、检查和编辑大型多兆像素高动态范围（HDR）图像中微小物体 (仅有几个像素宽)，特征集不仅适用于天文数据，而且可以成为科学领域 (如生物医学、材料科学、遥感等) 和计算机视觉中人机协同小物体分割
PDF2 years ago
HDR-GAN: 使用 GAN 从带有大运动的多曝光 LDR 图像重建 HDR 图像
本文提出一种新的基于 GAN 的模型 HDR-GAN，用于合成高动态范围（HDR）图像，并通过对抗性学习将多曝光 LDR 图像中带有缺失内容的区域恢复到原有状态，同时还提出了生成网络，并在深度 HDR 监督方案中消除了重建 HDR 图像的伪
PDF4 years ago