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公开(公告)号：CN106780367B
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201611058620.6
申请日：2016-11-28
Applicant: 上海大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于字典学习的HDR照片风格转移方法。通过给定一张HDR参考照片，借助颜色转移和字典学习，将HDR风格特征转移到源照片上，从而自动生成HDR照片效果。该方法的包括步骤如下：(1)借助梯度保持的颜色转移方法，将HDR参考照片的颜色特征转移到源照片上；(2)对HDR参考照片提取细节特征，利用K_SVD算法进行字典训练，形成细节的过完备字典集；(3)利用细节的过完备字典集对源照片进行稀疏重建，生成与HDR参考照片特征一致的细节；(4)将颜色转移的结果和细节重建的结果合并，最终生成HDR风格的新照片。本发明方法流程清晰、结构完整，实现效率高。
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公开(公告)号：CN106709504A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201611058646.0
申请日：2016-11-28
Applicant: 上海大学
CPC classification number: G06K9/6223 , G06T5/50 , G06T2207/20208 , G06T2207/20221
Abstract: 本发明涉及一种基于细节保持的高保真色调映射方法。该方法的包括步骤如下：(1)利用k‑means聚类算法将高动态范围图像进行预处理，生成k个颜色聚类，然后用每个聚类的平均值代替相应聚类中各像素点的值，得到初始的色调层；(2)利用图像分解算法提取出初始的细节层，定义亲和力概念，构建一个细节亲和力因子来优化细节层；(3)对相应的低动态范围图像进行颜色编辑处理，然后利用梯度引导的方法重建一个新的色调层；(4)将优化的细节层和重建的色调层进行合并，最终得到高保真的色调映射结果。本发明方法流程清晰、结构完整，实现效率高。
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公开(公告)号：CN106780367A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611058620.6
申请日：2016-11-28
Applicant: 上海大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于字典学习的HDR照片风格转移方法。通过给定一张HDR参考照片，借助颜色转移和字典学习，将HDR风格特征转移到源照片上，从而自动生成HDR照片效果。该方法的包括步骤如下：(1)借助梯度保持的颜色转移方法，将HDR参考照片的颜色特征转移到源照片上；(2)对HDR参考照片提取细节特征，利用K_SVD算法进行字典训练，形成细节的过完备字典集；(3)利用细节的过完备字典集对源照片进行稀疏重建，生成与HDR参考照片特征一致的细节；(4)将颜色转移的结果和细节重建的结果合并，最终生成HDR风格的新照片。本发明方法流程清晰、结构完整，实现效率高。
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公开(公告)号：CN106709504B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN201611058646.0
申请日：2016-11-28
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种基于细节保持的高保真色调映射方法。该方法的包括步骤如下：(1)利用k‑means聚类算法将高动态范围图像进行预处理，生成k个颜色聚类，然后用每个聚类的平均值代替相应聚类中各像素点的值，得到初始的色调层；(2)利用图像分解算法提取出初始的细节层，定义亲和力概念，构建一个细节亲和力因子来优化细节层；(3)对相应的低动态范围图像进行颜色编辑处理，然后利用梯度引导的方法重建一个新的色调层；(4)将优化的细节层和重建的色调层进行合并，最终得到高保真的色调映射结果。本发明方法流程清晰、结构完整，实现效率高。
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