HDR图像重建开源项目推荐

HDR图像重建开源项目推荐

hdrcnn HDR image reconstruction from a single exposure using deep CNNs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hd/hdrcnn

1. 项目基础介绍和主要编程语言

该项目名为hdrcnn，由Gabriel Eilertsen开发，主要用于从单次曝光图像中重建高动态范围（HDR）图像。项目基于深度卷积神经网络（CNN）技术，旨在恢复由于传感器饱和而丢失的图像信息，特别是高光和明亮图像特征。

项目的主要编程语言为Python，并使用了多种深度学习相关的库，如TensorFlow、TensorLayer、OpenEXR、NumPy和SciPy等。

2. 项目的核心功能

hdrcnn的核心功能是通过深度学习模型，从单次曝光的标准8位图像中重建出高动态范围（HDR）图像。具体来说，项目提供了以下功能：

• HDR图像重建：通过训练好的卷积神经网络模型，自动恢复图像中由于传感器饱和而丢失的细节信息。
• 模型训练：项目提供了训练代码，允许用户根据自己的数据集训练新的模型权重。
• 视频帧重建：支持对视频帧逐帧进行HDR重建，并提供了用于减少闪烁和时间不一致性的参数。
• 压缩图像处理：针对包含JPEG压缩伪影的图像，项目提供了专门的参数，以提高重建质量。

3. 项目最近更新的功能

根据项目的最新更新记录，hdrcnn最近增加了以下功能：

• 视频重建优化：引入了新的参数，用于增强视频帧重建时的时间一致性，减少闪烁伪影。这些参数基于CVPR 2019论文中提出的单帧正则化方法。
• 评估协议更新：项目参考了SIGGRAPH 2022论文中的评估协议，提供了更科学的单图像HDR重建方法评估方案。
• 亮度控制功能：新增了--gamma参数，允许用户通过调整输入图像的亮度曲线来控制重建图像的亮度，避免高光区域的重建不足。

通过这些更新，hdrcnn在图像和视频的HDR重建方面提供了更强大的功能和更高的灵活性。

hdrcnn HDR image reconstruction from a single exposure using deep CNNs 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hd/hdrcnn