GAN学习之路（四）：Event Camera使用CGAN变为HDR图像

1. 论文解释

最近在做数字图像处理作业的课设，其中第二次作业是关于复现论文《Event-based High Dynamic Range Image and Very High Frame Rate Video Generation using Conditional Generative Adversarial Networks》。这篇文章是2018年CVPR上的一篇文章。
看这篇论文的题目，可以非常容易从其中提取出三个关键点：

• EventCamera（事件相机）
• cGAN（条件生成对抗网络）
• HDR (高范围动态图像)

那么这篇文章呢，就是使用cGAN网络，输入为EventCamera数据，输出为HDR图像。

1.1 EventCamera

那么什么是EventCamera呢？我先引用一下网上的一些说法：

与传统相机相比，Event Camera是完全不同的，它不是记录一个场景的，而是记录一个场景的变化。在一个没有物体移动的场景中架设一台Event Camera，它不会显示任何东西。但是一旦Event Camera检测到运动（像素级的光线发生了变化），它就会在每个像素的基础上以非常高的刷新率（毫秒）呈现出来。

这里基本解释了什么是EventCamera，但我们并没有直观的感受。作为一个学计算机四年的人，我更喜欢用输入、输出来解释一个新的事物。EventCamera的输入其实就是我们的自然场景（和普通相机一样），输出则是一个四元组Event：