DRHDR：一种用于多曝光高动态范围成像的双分支残差网络
计算机视觉与模式识别
2022-06-10 v1 图像与视频处理
摘要
我们提出DRHDR，一种用于多曝光HDR成像的双分支残差卷积神经网络。为应对融合动态场景多曝光图像的挑战，我们提出一种在不同分辨率上运行的高效双分支网络。全分辨率分支使用可变形卷积块对齐特征并保留高频细节。具有空间注意力块的低分辨率分支旨在从非参考曝光中关注所需区域，并抑制可能导致重影伪影的位移特征。通过使用双分支方法，我们能够在限制估计HDR结果所需计算资源的同时获得高质量结果。
引用
@article{arxiv.2206.04124,
title = {DRHDR: A Dual branch Residual Network for Multi-Bracket High Dynamic Range Imaging},
author = {Juan Marín-Vega and Michael Sloth and Peter Schneider-Kamp and Richard Röttger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.04124},
year = {2022}
}
备注
Accepted by CVPRW 2022