HDRUNet: 单张图像HDR重建与降噪去量化

HDRUNet: 单张图像HDR重建与降噪去量化

HDRUNet CVPR2021 Workshop - HDRUNet: Single Image HDR Reconstruction with Denoising and Dequantization. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hd/HDRUNet

1. 项目基础介绍及主要编程语言

HDRUNet 是一个开源项目，该项目致力于单张图像的高动态范围（HDR）重建，并具有降噪与去量化的功能。项目基于深度学习框架PyTorch实现，主要使用 Python 语言编写。

2. 项目的核心功能

• HDR重建：从单张低动态范围（LDR）图像中重建出高动态范围图像。
• 降噪：在重建过程中对图像进行降噪处理，提高图像质量。
• 去量化：对图像进行去量化处理，以恢复图像的真实细节。

3. 项目最近更新的功能

根据项目的最新提交记录，最近更新的功能包括：

• 改进的网络结构：优化了网络结构，提高了HDR重建的精度和效率。
• 损失函数的调整：对损失函数进行了改进，使重建的HDR图像质量更高，细节更加丰富。
• 可视化工具的增强：增强了图像可视化工具，提供了更加直观的效果对比。
• 代码文档的完善：对项目的代码和文档进行了整理和更新，使得项目更易于理解和使用。

以上更新内容均旨在提升HDRUNet的性能和用户体验，为用户提供更高质量的图像重建解决方案。

HDRUNet CVPR2021 Workshop - HDRUNet: Single Image HDR Reconstruction with Denoising and Dequantization. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hd/HDRUNet