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公开(公告)号：CN114998141A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210642198.8
申请日：2022-06-07
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多分支网络的空间环境高动态范围成像方法，输入存在一定运动与噪声的多帧低动态图像，经过网络处理后输出无鬼影、不含噪声的高质量高动态图像，基于深度学习的多帧高动态范围成像方法通过神经网络提取图像特征，最终生成无鬼影、无噪声的高动态范围图像。本发明解决了现有的主流高动态成像方法仍然存在的诸多技术难题，比如无法完全消除运动图像造成的鬼影，处理时忽视了图像中存在的噪声，在处理空间图像时效果不佳等问题，使网络可以处理不同区域的亮度和噪声分布，具有空域变换性，在通道维度强化有效特征，抑制存在运动目标、细节缺失的低质量区域特征，进而获得更好的去鬼影效果。
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公开(公告)号：CN114998173A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210640853.6
申请日：2022-06-07
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于局部区域亮度调节的空间环境高动态范围成像方法，采用多种图像质量评估指标加权计算图像的综合质量，顺序去除图像中的不同噪声，采用了模拟S型的CRF曲线进行局部区域亮度调节方法在高亮极暗区域调节图像亮度，采用多种质量评价指标生成图像的权重图，并通过多尺度图像金字塔融合生成高动态范围图像。本发明降低了信息熵对于不同动态范围空间图像的区分度的问题，使得可以在不损失过多图像细节的同时排除大部分噪声的干扰，挑选出高质量的待融合图像，显著抑制了由于融合权重的快速上升或下降而导致的边缝效应，使得目标边缘的光晕被基本消除，得到更优的最终结果。
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公开(公告)号：CN114998173B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202210640853.6
申请日：2022-06-07
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于局部区域亮度调节的空间环境高动态范围成像方法，采用多种图像质量评估指标加权计算图像的综合质量，顺序去除图像中的不同噪声，采用了模拟S型的CRF曲线进行局部区域亮度调节方法在高亮极暗区域调节图像亮度，采用多种质量评价指标生成图像的权重图，并通过多尺度图像金字塔融合生成高动态范围图像。本发明降低了信息熵对于不同动态范围空间图像的区分度的问题，使得可以在不损失过多图像细节的同时排除大部分噪声的干扰，挑选出高质量的待融合图像，显著抑制了由于融合权重的快速上升或下降而导致的边缝效应，使得目标边缘的光晕被基本消除，得到更优的最终结果。
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公开(公告)号：CN114998141B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202210642198.8
申请日：2022-06-07
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于多分支网络的空间环境高动态范围成像方法，输入存在一定运动与噪声的多帧低动态图像，经过网络处理后输出无鬼影、不含噪声的高质量高动态图像，基于深度学习的多帧高动态范围成像方法通过神经网络提取图像特征，最终生成无鬼影、无噪声的高动态范围图像。本发明解决了现有的主流高动态成像方法仍然存在的诸多技术难题，比如无法完全消除运动图像造成的鬼影，处理时忽视了图像中存在的噪声，在处理空间图像时效果不佳等问题，使网络可以处理不同区域的亮度和噪声分布，具有空域变换性，在通道维度强化有效特征，抑制存在运动目标、细节缺失的低质量区域特征，进而获得更好的去鬼影效果。
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