发明专利已授权

一种基于全卷积神经网络的立体高动态范围成像方法

📄 申请号：CN201911044976.8 📄 发布日：2025/09/05

著录项目信息

申请日

2019-10-30

申请人

宁波大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T5_50

IPC 分类号

技术画像

所属领域

全卷积神经网络图像处理人工智能算法高动态范围成像卷积神经网络全卷积神经网络

应用场景

数码摄影, 视频监控, 自动驾驶, 虚拟现实, 计算成像

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摘要

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。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种立体图像视觉满意度的客观评价方法

当前第 / 件

一种基于HDR-VDP-2失真准则的率失真优化方法

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