【摘 要】
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逆色调映射是指从一张普通低动态范围（Low Dynamic Range,LDR）的数字图像恢复出其高动态范围（High Dynamic Range,HDR）图像的过程,HDR图像能够更加真实地表示场景的光照信息,并呈现更好的视觉效果.然而获取HDR图像需要较复杂的步骤以及专业的技术,研究逆色调映射技术将能够有效解决HDR图像难以获取的问题.逆色调映射是一个非适定的问题,传统的数字图像处理方法无法较
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逆色调映射是指从一张普通低动态范围（Low Dynamic Range,LDR）的数字图像恢复出其高动态范围（High Dynamic Range,HDR）图像的过程,HDR图像能够更加真实地表示场景的光照信息,并呈现更好的视觉效果.然而获取HDR图像需要较复杂的步骤以及专业的技术,研究逆色调映射技术将能够有效解决HDR图像难以获取的问题.逆色调映射是一个非适定的问题,传统的数字图像处理方法无法较好地处理一般场景下的非适定性问题,而由于HDR图像具有取值范围不确定、亮度等级不一致等特性,通常用于处理一般视觉任务的深度学习算法也难以适用于逆色调映射问题.本文基于深度学习提出了一个新的逆色调映射算法,该方法从HDR图像所具有的特性出发,提出了新的HDR数据预处理方法,并通过引入注意力机制构建了一个双流卷积神经网络结构.本文的主要研究贡献可概括如下:1.通过引入注意力机制,提出了名为LANet（Luminance Attention Network）的基于亮度注意力的神经网络结构.该网络由一个双流结构组成,其中HDR重建分支用于预测与输入LDR图像对应的HDR图像,额外的亮度分割分支通过预测根据亮度划分的语意分割图像来辅助HDR图像的重建.该网络通过将亮度分割分支的特征转化为注意力图像并作用于HDR重建分支,可使得HDR重建网络能更加关注那些信息丢失严重的欠曝光和过曝光区域;2.通过利用HDR图像的亮度尺度不变性,提出了一种HDR图像的校准方法.该方法能将HDR图像的亮度等级校准到与LDR图像近似一致,且能从训练数据中自动获取亮度分割标签,通过将该标签作为亮度分割分支的监督信息,使得网络可在无额外标注的情况下通过监督学习将曝光不足和过度的区域与其他区域区分开;3.基于亮度尺度不变性,引入了尺度不变损失作为网络训练的损失函数.由于HDR图像间的亮度尺度不一致,其保存的值通常为相对亮度值,而常规的训练方法是以图像的绝对值进行损失计算,通过引入尺度不变损失可以消除不同HDR图像间亮度尺度差异带来的影响.本文通过收集公开的HDR数据,并构建用于模拟现代单反数码相机拍摄图片的算法,从HDR数据中生成尽可能拟真的LDR训练样本来构建训练数据集.经过大量实验验证,本文提出的方法能够依据不同应用场景重建出良好的HDR图像,在自收集的测试集和公开的HDR-Eye数据集上进行评估的结果在逆色调映射相关指标上都优于最新的方法.
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