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申请/专利权人：西北师范大学
摘要：本发明属于高动态范围成像技术领域，尤其涉及一种基于多尺度渐进重建网络的高动态范围成像方法，包括：构建多尺度渐进重构网络MPRNet，包括编码器模块、多尺度渐进重构模块MSPRM和双流曝光恢复模块DERM和解码器模块；编码器模块用于进行特征提取，得到对应的特征图E1,E2,E3；MSPRM用于对特征图E1,E2,E3进行多尺度渐进重构和全局上下文建模，得到融合特征DERM用于对融合特征进行过曝光区域的曝光恢复，得到曝光恢复特征Fexpo；还用于对融合特征进行内容细节的补全修复，得到内容重建特征Frec；并进行自适应加权，得到优化恢复特征Ffused；解码器用于对优化恢复特征Ffused进行解码得到HDR图像预测本发明可以解决大尺度运动和极端曝光场景下产生的鬼影、模糊、失真等问题。
主权项：1.一种基于多尺度渐进重建网络的高动态范围成像方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建多尺度渐进重构网络MPRNet，包括编码器模块、多尺度渐进重构模块MSPRM和双流曝光恢复模块DERM和解码器模块；编码器模块用于分别对输入的3个不同的曝光级别的LDR图像进行特征提取，得到对应的特征图E1,E2,E3；多尺度渐进重构模块MSPRM用于对特征图E1,E2,E3进行多尺度渐进重构和全局上下文建模，得到融合特征双流曝光恢复模块DERM用于对融合特征进行过曝光区域的曝光恢复，得到曝光恢复特征Fexpo；还用于对融合特征进行内容细节的补全修复，得到内容重建特征Frec；还用于对对曝光恢复特征Fexpo和内容重建特征Frec进行自适应加权，得到优化恢复特征Ffused；解码器用于对优化恢复特征Ffused进行解码，得到HDR图像预测S2、对构建的多尺度渐进重构网络MPRNet进行训练；S3、使用训练后的多尺度渐进重构网络MPRNet进行实际的高动态范围成像处理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北师范大学 一种基于多尺度渐进重建网络的高动态范围成像方法
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