公开(公告)号：CN118674635A

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202410579346.5

申请日：2024-05-10

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 姜竹青 ,  楼姝 ,  曾丞至 ,  刘桂丞 ,  何田 ,  吴永乐 ,  门爱东

IPC: G06T5/50 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出了轻量级的基于并行视觉自注意力模型(Parallel Vision Transformer)的多曝光低动态范围(LDR)图像合成高质量的无鬼影高动态范围(HDR)图像的方法，包括以下步骤：1)首先使用卷积层和空间注意力模块从输入的三张不同曝光值的LDR图像中提取低层特征。2)然后将低层特征分割成不重叠的图像块。3)接着送入并行视觉自注意力模块，有效地捕捉图像中的特征和信息。4)最后通过卷积层和激活函数合成最终的HDR图像。本发明以模型的并行架构使网络变得更宽且更深，通过更快的速度和更少的计算资源把三张不同曝光的LDR图像合成高质量的无鬼影HDR图像，这使得该方法非常适合部署在各种边缘设备上。