基于单幅图像的联合高动态范围成像与超分辨率
图像与视频处理
2019-05-06 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
本文提出一种基于卷积神经网络（CNN）联合增强图像分辨率与动态范围的新框架，即同步超分辨率（SR）与高动态范围成像（HDRI）。根据两项任务的共同趋势，我们通过聚焦于高频细节的重建来训练用于联合 HDRI 与 SR 的 CNN。具体而言，我们工作中的高频分量是基于 Retinex 图像分解的反射分量，且仅有反射分量由 CNN 处理，而另一分量（照度）以常规方式处理。在训练 CNN 时，我们设计了一种恰当的损失函数，有助于所得图像的自然度质量。实验表明，我们的算法优于基于 CNN 的 SR 与 HDRI 级联实现。
引用
@article{arxiv.1905.00933,
title = {Joint High Dynamic Range Imaging and Super-Resolution from a Single Image},
author = {Jae Woong Soh and Jae Sung Park and Nam Ik Cho},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.00933},
year = {2019}
}
备注
11 pages