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针对传统多曝光高动态范围成像方法无法有效去除鬼影的问题,提出一种端到端的用于多曝光高动态范围成像的特征融合深度神经网络。算法首先用一个特征提取器抽取三张输入低动态范围图像的多尺度特征,随后通过掩码生成器生成的对应尺度的掩码来指导每个尺度特征的融合,最后通过一个后处理子模块对融合的特征进行优化,获得最终的高动态范围结果。实验结果表明,与传统方向相比,该算法能够从多曝光低动态范围图像中重建出质量更高的高动态范围图像,且能有效去除因前景运动造成的鬼影问题。