[发明专利]一种基于全局特征指导的高动态范围图像重建方法在审
| 申请号： | 202010748229.9 | 申请日： | 2020-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN111709900A | 公开（公告）日： | 2020-09-25 |
| 发明（设计）人： | 王永芳;练俊杰 | 申请（专利权）人： | 上海大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海上大专利事务所(普通合伙) 31205 | 代理人： | 陆聪明 |
| 地址： | 200444*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于全局特征指导的高动态范围图像重建方法。首先，根据卷积神经网络自编码器结构设计高动态范围图像重建模型，包括局部特征提取分支、全局特征提取分支和重构分支。然后，原始高动态范围图像通过Reinhard色调映射算法，得到与现实中拍摄相近的低动态范围图像，使用这些低动态范围图像和高动态范围图像对建立训练集。最后，通过提出的混合损失函数进行约束重建的高动态范围图像，使用随机梯度下降算法对提出的模型进行训练，得到一个将低动态范围图像重建到高动态范围图像的模型。本发明方法在公开的数据集上进行实验，具有较高的鲁棒性和准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 全局 特征 指导 动态 范围 图像 重建 方法 | ||
【主权项】：
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