基于深度学习的HDR成像与显示系统的设计与实现
计算机学院(国家示范性软件学院)
Design and Implementation of HDR Imaging and Display System Based on Deep Learning
我们的人眼可以感知自然界的高动态范围:即在亮度对比度很大的范围内,依然可以感受到整个区域的丰富细节。然而现在的相机采集设备所能采集的动态范围远小于自然界的动态范围,使得所拍的图像含有欠曝或过曝的区域,导致了纹理细节丢失,图像对比度较低,与人眼看到的场景差距较大。一个优秀的HDR成像和显示方法,应该能够呈现图像中物体丰富的纹理细节和对比度,并且不能出现伪影。然而现在的相机使用HDR算法来呈现场景细节、高对比度以及不引入伪影等方面仍然有很大的困难,HDR的成像与显示任务仍然未解决。本项目拟通过研究图像/视频的HDR的成像与显示算法,提高图像的明暗对比度和画面细节,并基于所研究的算法开发一套HDR成像与显示系统。