基于条件生成对抗网络的HDR图像生成方法

摘要：

高动态范围(HDR)图像相比低动态范围(LDR)图像有更宽的色域和更高的亮度范围,更符合人眼视觉效果,但由于目前的图像采集设备大都是LDR设备,导致HDR图像资源匮乏,解决该问题的一种有效途径是通过逆色调映射将LDR图像映射为HDR图像.提出了一种基于条件生成对抗网络(CGAN)的逆色调映射算法,以重建HDR图像.为此,设计了基于多分支的生成对抗网络与基于鉴别块的鉴别网络,并利用CGAN的数据生成能力和特征提取能力,将单张LDR图像从BT.709色域映射到对应的BT.2020色域.实验结果表明:与现有方法相比,所提出的网络能够获得更高的客观与主观质量,特别是针对低色域中的模糊区域,所提方法能够重建出更清晰的纹理与细节.

关键词：条件生成对抗网络(CGAN)、卷积神经网络、逆色调映射、色域转换、特征提取

所属期刊栏目：48

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：浙江省自然科学基金LY20F010013

在线出版日期：2022-02-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：45-52