一种基于全局特征指导的高动态范围图像重建方法

摘要

本发明公开了一种基于全局特征指导的高动态范围图像重建方法。首先，根据卷积神经网络自编码器结构设计高动态范围图像重建模型，包括局部特征提取分支、全局特征提取分支和重构分支。然后，原始高动态范围图像通过Reinhard色调映射算法，得到与现实中拍摄相近的低动态范围图像，使用这些低动态范围图像和高动态范围图像对建立训练集。最后，通过提出的混合损失函数进行约束重建的高动态范围图像，使用随机梯度下降算法对提出的模型进行训练，得到一个将低动态范围图像重建到高动态范围图像的模型。本发明方法在公开的数据集上进行实验，具有较高的鲁棒性和准确性。