公开(公告)号：CN118714463A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202410579410.X

申请日：2024-05-10

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 姜竹青 ,  郑栀芯 ,  吴永乐 ,  门爱东

IPC: H04N23/741 ,  H04N23/81 ,  H04N23/84 ,  H04N23/951 ,  G06V20/70 ,  G06V10/26 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种基于自监督预训练大模型的高动态范围成像方法，属于计算机视觉图像技术领域。本发明结合自监督预训练大模型设计了新的高动态范围成像管线，包含基于充分先验的大模型特征提取与赋权叠加、语义融合校正、重建等模块，通过各模块的依次工作，使得多个不同曝光经过预对齐和特征提取后比对语义信息，融合校正到参考图像，共同生成一个无鬼影的高动态范围图像。本发明设计合理，充分利用了大规模图像数据集中的语义信息作为先验来提取得到更优质、便于分析融合的图像特征和利用语义分割信息为鬼影区域作权重干预，减少鬼影的产生同时提升了高动态范围成像的精度。