LAN-HDR：基于亮度的对齐网络用于高动态范围视频重建

随着对高质量视频需求的持续增长，高分辨率和高动态范围（HDR）成像技术正受到关注。为从低动态范围（LDR）图像生成HDR视频，关键步骤之一是LDR帧间的运动补偿，现有多数工作采用光流算法。然而，当存在饱和或复杂运动时，这些方法受限于光流估计误差。本文提出一种端到端HDR视频合成框架，在特征空间中对齐LDR帧，然后将对齐特征合并为HDR帧，而不依赖像素域光流。具体而言，我们提出一种用于HDR的基于亮度的对齐网络（LAN-HDR），由对齐模块和幻觉模块组成。对齐模块通过评估基于亮度的注意力将一帧对齐到相邻参考帧，排除颜色信息。幻觉模块生成清晰细节，尤其针对因饱和而褪色的区域。对齐与幻觉特征随后被自适应混合以互补。最后，我们合并特征生成最终HDR帧。在训练中，除帧重建损失外，我们采用时间损失以增强时间一致性从而减少闪烁。大量实验表明，我们的方法在多个基准上优于或与最先进方法相当。