基于注意力和反馈机制的HDR视频重建 |
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引用本文: | 杨英杰,王永芳,张涵.基于注意力和反馈机制的HDR视频重建[J].上海大学学报(自然科学版),2023(1):56-67. |
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作者姓名: | 杨英杰 王永芳 张涵 |
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作者单位: | 1. 上海大学通信与信息工程学院;2. 上海大学上海先进通信与数据科学研究所 |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(61671283); |
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摘 要: | 对基于深度学习的高动态范围(high dynamic range,HDR)重建进行研究,提出一种基于注意力和反馈机制的HDR重建方法.首先,将时间上连续、循环曝光的3张图像作为网络的输入,通过引入注意力模块生成注意力图像,对获取的特征进行自适应的加权,以优化网络的特征提取和减少鬼影现象的出现;然后,将反馈机制引入到网络中,进一步提高特征信息的利用率,优化网络在特征融合和重建方面的性能;最后,在L1损失函数的基础上,考虑色彩相似度损失函数和VGG (Visual Geometry Group)损失函数以增强重建后HDR图像的色彩表现及高频细节.实验结果表明,本方法不仅可获得更好的主观和客观重建质量,而且优于目前存在的主流算法.
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关 键 词: | 高动态范围重建 深度学习 注意力机制 反馈机制 损失函数 |
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