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申请/专利权人：天津大学浙江国际创新设计与智造研究院;宁波科诺精工科技有限公司;天津大学

摘要：本发明公开了一种基于深度学习的高动态范围图像重建方法和系统，属于图像处理技术领域，方法包括：采集目标物体低动态范围图像；将低动态范围图像转换至YUV空间，得到低动态范围图像；将明度层图像进行导向滤波算法，获取低动态范围图像的基本层图像，取明度层图像与基本层图像的差值作为低动态范围图像的细节层图像；生成第一低动态范围图像集和第二低动态范围图像集；对图像集进行多曝光融合，得到明度层高和细节层高动态范围图像；并将其进行融合，将得到的新明度层高动态范围图像与色度层对应的图像进行结合；将得到的高动态范围融合图像转换至RGB空间后去噪，得到目标高动态范围图像。丰富图像明暗细节，缩短检测算法运行时长和提高准确性。

主权项：1.一种基于深度学习的高动态范围图像重建方法，其特征在于，包括：S101：在一次曝光中采集目标物体的低动态范围图像；S102：将所述低动态范围图像由RGB空间转换至YUV空间，得到所述低动态范围图像的明度层图像和色度层图像；S103：将所述明度层图像进行导向滤波算法，获取所述低动态范围图像的基本层图像，取所述明度层图像与所述基本层图像的差值作为所述低动态范围图像的细节层图像；S104：利用级联结构的神经网络模型以递进方式分别生成第一低动态范围图像集和第二低动态范围图像集，其中，所述第一低动态范围图像集包括多张不同曝光水平的明度层图像，所述第二低动态范围图像集包括多张不同曝光水平的细节层图像；S105：分别对所述第一低动态范围图像集和所述第二低动态范围图像集进行基于高斯分解和拉普拉斯分解的多曝光融合，得到明度层高动态范围图像和细节层高动态范围图像；S106：将所述明度层高动态范围图像和所述细节层高动态范围图像进行融合，得到新明度层高动态范围图像，并将所述新明度层高动态范围图像与色度层对应的图像进行结合，得到高动态范围融合图像；S107：将所述高动态范围融合图像由YUV空间转换至RGB空间；S108：将转换至RGB空间的高动态范围融合图像进行去噪，得到目标高动态范围图像。

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