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SingleHDR: [CVPR 2020] 学习逆向摄像头管道以重建单张图像的HDR - 源码

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简介:
SingleHDR是一项在CVPR 2020上展示的研究成果,通过学习逆向摄像头处理流程来从单一图片中重建高动态范围(HDR)影像。该研究提供源代码供学术界使用和进一步探索。 重要更新(2020/09/13):培训代码已上传,请参考training_code文件夹,并按照自述文件中的指示操作。 重要更新(2020/07/10):该网页和数据集的链接将无法访问。以下提供的是指向项目网站和数据集的临时链接,带来不便敬请谅解。 从单个低动态范围(LDR)输入图像中恢复高动态范围(HDR)图像具有挑战性,因为缺少由于相机传感器量化及饱和导致曝光不足或过曝区域中的细节信息。与现有的基于学习的方法相比,我们的核心思想是将LDR图像形成管道的领域知识整合到模型中。我们将HDR转为LDR的过程建模为(1)动态范围裁剪;(2)非线性映射过程,该映射由相机响应函数确定;以及(3)量化步骤。接着我们建议学习三个专用卷积神经网络(CNN),分别用于逆转这些步骤。通过将问题分解成特定的子任务,施加有效的物理约束来促进单个子网的工作性能。

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  • SingleHDR: [CVPR 2020] HDR -
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    SingleHDR是一项在CVPR 2020上展示的研究成果,通过学习逆向摄像头处理流程来从单一图片中重建高动态范围(HDR)影像。该研究提供源代码供学术界使用和进一步探索。 重要更新(2020/09/13):培训代码已上传,请参考training_code文件夹,并按照自述文件中的指示操作。 重要更新(2020/07/10):该网页和数据集的链接将无法访问。以下提供的是指向项目网站和数据集的临时链接,带来不便敬请谅解。 从单个低动态范围(LDR)输入图像中恢复高动态范围(HDR)图像具有挑战性,因为缺少由于相机传感器量化及饱和导致曝光不足或过曝区域中的细节信息。与现有的基于学习的方法相比,我们的核心思想是将LDR图像形成管道的领域知识整合到模型中。我们将HDR转为LDR的过程建模为(1)动态范围裁剪;(2)非线性映射过程,该映射由相机响应函数确定;以及(3)量化步骤。接着我们建议学习三个专用卷积神经网络(CNN),分别用于逆转这些步骤。通过将问题分解成特定的子任务,施加有效的物理约束来促进单个子网的工作性能。
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