本文研究了从快照编码的LDR视频重建高动态范围(HDR)视频。构建HDR视频需要为每个帧恢复HDR值并保持连续帧之间的一致性。从单个图像捕获的HDR图像获取,也称为快照HDR成像,可以通过多种方式实现。例如,通过将光学元件引入相机的光学堆叠来实现可重新配置的快照HDR相机;通过将编码掩模放置在传感器前方的小支座距离处。可以使用深度学习方法从捕获的编码图像中恢复高质量的HDR图像。本研究利用3D-CNNS从编码LDR视频执行联合去脱模,去噪和HDR视频重建。我们通过引入考虑短期和长期一致性的时间损耗函数来执行更季度一致的HDR视频重建。获得的结果是有前途的,可以使用传统相机导致经济实惠的HDR视频捕获。
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