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龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利一种基于生成对抗网络的高动态范围成像及鬼影去除方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115018733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210746258.0，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于生成对抗网络的高动态范围成像及鬼影去除方法是由夏淑芳;夏鸿钊;柏浩林;黄颖;瞿中设计研发完成，并于2022-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成对抗网络的高动态范围成像及鬼影去除方法在说明书摘要公布了：本发明属于数字图像处理领域，具体涉及一种基于生成对抗网络的高动态范围成像及鬼影去除方法；所述方法通过引入基于双重注意力机制的特征提取模块，对视频图像连续帧的语义和像素特征进行提取，以提升图像融合的细节和纹理特征；为有效地提升成像质量和算法鲁棒性，同时解决GAN网络中的梯度消失和模式崩溃问题，本文研究基于球面距离的损失函数，以解决运动目标位移大在合成阶段产生的大范围鬼影问题。

本发明授权一种基于生成对抗网络的高动态范围成像及鬼影去除方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的高动态范围成像及鬼影去除方法，其特征在于，包括：S1.获取连续多帧的低动态范围图像序列，其包含低曝光、正常曝光和高曝光的低动态范围图像，并进行预处理和分块，得到用于训练的成组的低曝光和正常曝光图像块对，以及正常曝光和高曝光图像块对；其中，将正常曝光的低动态范围图像作为参考图像；步骤S1对每组的低曝光、正常曝光和高曝光的低动态范围图像进行预处理和分块的具体过程包括：S11.采用相机响应函数建立低曝光、高曝光与正常曝光的低动态范围图像之间的像素映射函数；S12.对正常曝光的低动态范围图像，和像素映射后的低曝光、高曝光的低动态范围图像进行归一化处理；S13.按照n×n的尺寸大小对步骤S12归一化处理后的图像进行分块，得到低曝光图像块和正常曝光图像块组成的图像块对，以及正常曝光图像块和高曝光图像块组成的图像块对；S2.构建用于高动态范围成像的生成对抗网络，其包括生成器网络和判别器网络；生成器网络包括编码模块、合成模块和解码模块，编码模块包括双重注意力模块和特征提取模块，双重注意力模块包括通道注意力单元和空间注意力单元；S3.使用成组的低曝光和正常曝光图像块对，以及正常曝光和高曝光图像块对训练生成对抗网络，采用Wasserstein距离损失函数进行优化直至收敛到纳什平衡，得到并保存训练好的生成对抗网络；Wasserstein距离损失函数表示为： 为方便求解，对上面的Wasserstein距离损失函数进行转换，表示为： 其中，Pr表示参考图像块，Pg表示生成图像块，连续函数f的Lipschitz常数为K，表示参考图像期望值，表示生成图像期望值，sup表示上确界，Ir表示参考图像，Ig表示生成图像；S4.将待融合图像输入训练好的生成对抗网络，得到HDR图像。

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