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申请/专利权人：奥多比公司
摘要：本公开的实施例涉及用于从低LDR的FOV图像推断HDR全景图像的人工智能技术。在一些示例中，计算系统访问具有小于360度的视场FOV并且具有低动态范围LDR值的视场图像。计算系统根据在FOV图像中描绘的场景估计照明参数，并且基于照明参数生成照明图像。计算系统还生成从照明图像生成的照明特征和从FOV图像生成的图像特征。这些特征被聚合为聚合特征，并且机器学习模型被应用于图像特征和聚合特征以生成具有高动态范围HDR值的全景图像。
主权项：1.一种计算机实现的方法，其中一个或多个处理设备执行操作，所述操作包括：访问具有小于360度的视场FOV并且具有低动态范围LDR值的视场图像；基于根据所述FOV图像中描绘的场景而估计的照明参数来生成照明图像；聚合从所述照明图像生成的照明特征和从所述FOV图像生成的图像特征以生成聚合特征；以及将机器学习模型应用于所述图像特征和所述聚合特征以生成具有高动态范围HDR值的全景图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 奥多比公司 用于从低LDR的FOV图像推断HDR全景图的人工智能技术
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