成果信息

本发明公开了一种基于全卷积神经网络的立体高动态范围成像方法，其利用曝光校准网络将左视点欠曝光图像和右视点过曝光图像转换到同一曝光下;基于估计的视差图，分别对左视点欠曝光图像和右视点过曝光图像执行前向绘制产生绘制右视点欠曝光图像和绘制左视点过曝光图像;引入额外曝光信息来指导绘制产生的图像中的空洞填补;利用 HDR 图像融合网络提取融合特征，将空洞填补后的左视点过曝光图像与原始左视点欠曝光图像融合为左视点 HDR 图像，并将空洞填补后的右视点欠曝光图像与原始右视点过曝光图像融合为右视点 HDR 图像:进而得到立体 HDR 图像:优点是能提高原始立体LDR 图像的动态范围，并能重建出在原始立体 LDR 图像的曝光不足和曝光过度区域的细节信息。 )

背景介绍

本发明公开了一种基于全卷积神经网络的立体高动态范围成像方法)

应用前景

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