检索结果-南通市图书馆

Use of Local Region Maps on Convolutional LSTM for Single-Image HDR Reconstruction

Computers, Materials & Continua 2022年第6期71卷 4555-4572页

作者： Seungwook Oh GyeongIk Shin Hyunki Hong College of Software Chung-Ang UniversityHeukseok-ro 84Dongjak-kuSeoul06973Korea

low dynamic range(LDR)images captured by consumer cameras have a limited luminance *** the conventional method for generating high dynamic range(HDR)images involves merging multiple-exposure LDR images of the same scene(assuming a stationary scene),we introduce a learning-based model for single-image HDR *** input LDR image is sequentially segmented into the local region maps based on the cumulative histogram of the input brightness *** the local region maps,SParam-Net estimates the parameters of an inverse tone mapping function to generate a pseudo-HDR *** process the segmented region maps as the input sequences on long short-term ***,a fast super-resolution convolutional neural network is used for HDR image *** proposed method was trained and tested on datasets including HDR-Real,LDR-HDR-pair,and *** experimental results revealed that HDR images can be generated more reliably than using contemporary end-to-end approaches.

关键词： low dynamic range high dynamic range deep learning convolutional long short-term memory inverse tone mapping function

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