空间变化暴露（SVE）是高动态（HDR）成像（HDRI）的有希望的选择。被称为单射HDRI的SVE的HDRI是一种有效的解决方案，以避免重影文物。然而，恢复从真实世界的图像与SVE恢复全分辨率的HDR图像是非常具有挑战性的，因为：a）在拜耳图案中，通过相机捕获具有不同曝光的三分之一的像素，B）捕获的一些捕获像素过于和暴露。对于以前的挑战，设计了一种空间变化的卷积（SVC）来设计以改变曝光的携带携带的拜耳图像。对于后者，提出了一种曝光 - 引导方法，以防止来自暴露和暴露的像素的干扰。最后，联合去脱模和HDRI深度学习框架被形式化以包括两种新型组件，并实现端到端的单次HDRI。实验表明，所提出的端到端框架避免了累积误差问题并超越了相关的最先进的方法。
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在低动态范围（LDR）图像中存在阴影和突出显示区域，其从高动态范围（HDR）场景捕获。恢复LDR图像的饱和区域是一个不成不良的问题。在本文中，通过融合模型和数据驱动的方法来恢复LDR图像的饱和区域。利用这种神经增强，首先通过基于模型的方法从底层LDR图像生成两个合成的LDR图像。一个比输入图像更亮，以恢复阴影区域，另一个比输入图像更暗，以恢复高光区域。然后通过新颖的曝光感知饱和度恢复网络（EASRN）改进了两个合成图像。最后，两个合成图像和输入图像通过HDR合成算法或多尺度曝光融合算法组合在一起。所提出的算法可以嵌入任何智能手机或数码相机，以产生信息丰富的LDR图像。
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由于可能的颜色失真和输入图像的最亮和最黑暗的区域中可能的颜色失真和丢失丢失，缝合不同曝光的多个图像充满挑战。本文首先通过引入加权直方图平均（WHA）的新概念来提出一种新型颜色映射算法。所提出的WHA算法利用通过使用颜色映射函数（CMFS）的非降低性能而建立的两个图像的直方图间距之间的对应关系。然后采用WHA算法来合成一组不同暴露的全景图像。中间全景图像最终通过最先进的多尺度曝光融合（MEF）算法融合以产生最终的全景图像。广泛的实验表明，所提出的WHA算法显着超越了相关最新的彩色映射方法。基于MEF的提出的高动态范围（HDR）拼接算法也在输入图像的最亮和最黑暗的区域中保留细节。相关材料将在https://github.com/yilun-xu/wha公开访问可重复的研究。
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我们提出了一种运动分割引导的卷积神经网络（CNN）方法，以进行高动态范围（HDR）图像磁化。首先，我们使用CNN分段输入序列中的移动区域。然后，我们将静态区域和移动区域分别与不同的融合网络合并，并结合融合功能以生成最终的无幽灵HDR图像。我们的运动分割引导的HDR融合方法比现有的HDR脱胶方法具有显着优势。首先，通过将输入序列分割为静态和移动区域，我们提出的方法可以为各种具有挑战性的饱和度和运动类型学习有效的融合规则。其次，我们引入了一个新颖的存储网络，该网络积累了在饱和区域中生成合理细节所需的必要功能。所提出的方法在两个公开可用的数据集上优于九种现有的最新方法，并生成视觉上令人愉悦的无幽灵HDR结果。我们还提供了3683个不同暴露图像的大规模运动细分数据集，以使研究社区受益。
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在极低光线条件下捕获图像会对标准相机管道带来重大挑战。图像变得太黑了，太吵了，这使得传统的增强技术几乎不可能申请。最近，基于学习的方法已经为此任务显示了非常有希望的结果，因为它们具有更大的表现力能力来允许提高质量。这些研究中的激励，在本文中，我们的目标是利用爆破摄影来提高性能，并从极端暗的原始图像获得更加锐利和更准确的RGB图像。我们提出的框架的骨干是一种新颖的粗良好网络架构，逐步产生高质量的输出。粗略网络预测了低分辨率，去噪的原始图像，然后将其馈送到精细网络以恢复微尺的细节和逼真的纹理。为了进一步降低噪声水平并提高颜色精度，我们将该网络扩展到置换不变结构，使得它作为输入突发为低光图像，并在特征级别地合并来自多个图像的信息。我们的实验表明，我们的方法通过生产更详细和相当更高的质量的图像来引起比最先进的方法更令人愉悦的结果。
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在恶劣天气下的图像修复是一项艰巨的任务。过去的大多数作品都集中在消除图像中的雨水和阴霾现象。但是，雪也是一种极为普遍的大气现象，它将严重影响高级计算机视觉任务的性能，例如对象检测和语义分割。最近，已经提出了一些用于降雪的方法，大多数方法直接将雪图像作为优化对象。但是，雪地点和形状的分布很复杂。因此，未能有效地检测雪花 /雪连胜将影响降雪并限制模型性能。为了解决这些问题，我们提出了一个雪地掩模的自适应残留网络（SMGARN）。具体而言，SMGARN由三个部分组成，即Mask-Net，Guidance-Fusion Network（GF-NET）和重建-NET。首先，我们构建了一个以自像素的注意（SA）和跨像素的注意（CA），以捕获雪花的特征并准确地定位了雪的位置，从而预测了准确的雪山。其次，预测的雪面被发送到专门设计的GF-NET中，以适应指导模型去除雪。最后，使用有效的重建网络来消除面纱效果并纠正图像以重建最终的无雪图像。广泛的实验表明，我们的SMGARN数值优于所有现有的降雪方法，并且重建的图像在视觉对比度上更清晰。所有代码都将可用。
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本文提出了一种有效融合多暴露输入并使用未配对数据集生成高质量的高动态范围（HDR）图像的方法。基于深度学习的HDR图像生成方法在很大程度上依赖于配对的数据集。地面真相图像在生成合理的HDR图像中起着领导作用。没有地面真理的数据集很难应用于训练深层神经网络。最近，在没有配对示例的情况下，生成对抗网络（GAN）证明了它们将图像从源域X转换为目标域y的潜力。在本文中，我们提出了一个基于GAN的网络，用于解决此类问题，同时产生愉快的HDR结果，名为Uphdr-Gan。提出的方法放松了配对数据集的约束，并了解了从LDR域到HDR域的映射。尽管丢失了这些对数据，但UPHDR-GAN可以借助修改后的GAN丢失，改进的歧视器网络和有用的初始化阶段正确处理由移动对象或未对准引起的幽灵伪像。所提出的方法保留了重要区域的细节并提高了总图像感知质量。与代表性方法的定性和定量比较证明了拟议的UPHDR-GAN的优越性。
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使用注意机制的深度卷积神经网络（CNN）在动态场景中取得了巨大的成功。在大多数这些网络中，只能通过注意图精炼的功能传递到下一层，并且不同层的注意力图彼此分开，这并不能充分利用来自CNN中不同层的注意信息。为了解决这个问题，我们引入了一种新的连续跨层注意传播（CCLAT）机制，该机制可以利用所有卷积层的分层注意信息。基于CCLAT机制，我们使用非常简单的注意模块来构建一个新型残留的密集注意融合块（RDAFB）。在RDAFB中，从上述RDAFB的输出中推断出的注意图和每一层直接连接到后续的映射，从而导致CRLAT机制。以RDAFB为基础，我们为动态场景Deblurring设计了一个名为RDAFNET的有效体系结构。基准数据集上的实验表明，所提出的模型的表现优于最先进的脱毛方法，并证明了CCLAT机制的有效性。源代码可在以下网址提供：https：//github.com/xjmz6/rdafnet。
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光场（LF）摄像机记录了光线的强度和方向，并将3D场景编码为4D LF图像。最近，为各种LF图像处理任务提出了许多卷积神经网络（CNN）。但是，CNN有效地处理LF图像是一项挑战，因为空间和角度信息与不同的差异高度缠绕。在本文中，我们提出了一种通用机制，以将这些耦合信息解开以进行LF图像处理。具体而言，我们首先设计了一类特定领域的卷积，以将LFS与不同的维度解开，然后通过设计特定于任务的模块来利用这些分离的功能。我们的解开机制可以在事先之前很好地纳入LF结构，并有效处理4D LF数据。基于提出的机制，我们开发了三个网络（即distgssr，distgasr和Distgdisp），用于空间超分辨率，角度超分辨率和差异估计。实验结果表明，我们的网络在所有这三个任务上都实现了最先进的性能，这表明了我们解散机制的有效性，效率和一般性。项目页面：https：//yingqianwang.github.io/distglf/。
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在本文中，我们使第一个基准测试精力阐述在低光增强中使用原始图像的优越性，并开发一种以更灵活和实用的方式利用原始图像的新颖替代路线。通过对典型图像处理管道进行充分考虑的启发，我们受到启发，开发了一种新的评估框架，分解增强模型（FEM），它将原始图像的属性分解成可测量的因素，并提供了探索原始图像属性的工具凭经验影响增强性能。经验基金基准结果表明，在元数据中记录的数据和曝光时间的线性起作用最关键的作用，这在将SRGB图像作为输入中的方法采取各种措施中提出了不同的性能增益。通过从基准测试结果中获得的洞察力，开发了一种原始曝光增强网络（REENET），这在实际应用中的实际应用中的优缺点与仅在原始图像中的原始应用中的优点和可接近之间的权衡培训阶段。 Reenet将SRGB图像投影到线性原域中，以应用相应的原始图像的约束，以减少建模培训的难度。之后，在测试阶段，我们的reenet不依赖于原始图像。实验结果不仅展示了Reenet到最先进的SRGB的方法以及原始指导和所有组件的有效性。
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高动态范围（HDR）成像是一种允许广泛的动态曝光范围的技术，这在图像处理，计算机图形和计算机视觉中很重要。近年来，使用深度学习（DL），HDR成像有重大进展。本研究对深层HDR成像方法的最新发展进行了综合和富有洞察力的调查和分析。在分层和结构上，将现有的深层HDR成像方法基于（1）输入曝光的数量/域，（2）学习任务数，（3）新传感器数据，（4）新的学习策略，（5）应用程序。重要的是，我们对关于其潜在和挑战的每个类别提供建设性的讨论。此外，我们审查了深度HDR成像的一些关键方面，例如数据集和评估指标。最后，我们突出了一些打开的问题，并指出了未来的研究方向。
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从一组多曝光图像中重建无精神的高动态范围（HDR）图像是一项具有挑战性的任务，尤其是在大型对象运动和闭塞的情况下，使用现有方法导致可见的伪影。为了解决这个问题，我们提出了一个深层网络，该网络试图学习以正规损失为指导的多尺度特征流。它首先提取多尺度功能，然后对非参考图像的特征对齐。对齐后，我们使用残留的通道注意块将不同图像的特征合并。广泛的定性和定量比较表明，我们的方法可实现最新的性能，并在颜色伪像和几何变形大大减少的情况下产生出色的结果。
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深度映射记录场景中的视点和对象之间的距离，这在许多真实应用程序中起着关键作用。然而，消费者级RGB-D相机捕获的深度图遭受了低空间分辨率。引导深度地图超分辨率（DSR）是解决此问题的流行方法，该方法试图从输入的低分辨率（LR）深度及其耦合的HR RGB图像中恢复高分辨率（HR）深度映射和作为指引。引导DSR最具挑战性的问题是如何正确选择一致的结构并传播它们，并正确处理不一致的结构。在本文中，我们提出了一种用于引导DSR的新型关注的分层多模态融合（AHMF）网络。具体地，为了有效地提取和组合来自LR深度和HR引导的相关信息，我们提出了一种基于多模态注意力的融合（MMAF）策略，包括分层卷积层，包括特征增强块，以选择有价值的功能和特征重新校准块来统一不同外观特征的方式的相似性度量。此外，我们提出了一个双向分层特征协作（BHFC）模块，以完全利用多尺度特征之间的低级空间信息和高级结构信息。实验结果表明，在重建精度，运行速度和记忆效率方面，我们的方法优于最先进的方法。
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高动态范围（HDR）成像在现代数字摄影管道中具有根本重要性，并且尽管在图像上变化照明，但仍用于生产具有良好暴露区域的高质量照片。这通常通过在不同曝光时拍摄多个低动态范围（LDR）图像来实现。然而，由于补偿不良的运动导致人工制品如重影，过度暴露的地区和未对准误差。在本文中，我们提出了一种新的HDR成像技术，可以专门模拟对准和曝光不确定性以产生高质量的HDR结果。我们介绍了一种使用HDR感知的HDR感知的不确定性驱动的注意力映射来联合对齐和评估对齐和曝光可靠性的策略，该注意力映像鲁棒地将帧合并为单个高质量的HDR图像。此外，我们介绍了一种渐进式多级图像融合方法，可以以置换不变的方式灵活地合并任何数量的LDR图像。实验结果表明，我们的方法可以为最先进的高达0.8dB的PSNR改进，以及更好的细节，颜色和更少人工制品的主观改进。
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高动态范围（HDR）成像是图像处理中的一个基本问题，即使在场景中存在不同的照明的情况下，它旨在产生暴露良好的图像。近年来，多曝光融合方法已取得了显着的结果，该方法合并了多个具有不同暴露的动态范围（LDR）图像，以生成相应的HDR图像。但是，在动态场景中综合HDR图像仍然具有挑战性，并且需求量很高。生产HDR图像有两个挑战：1）。 LDR图像之间的对象运动很容易在生成的结果中引起不良的幽灵伪像。 2）。由于在合并阶段对这些区域的补偿不足，因此下区域和过度曝光的区域通常包含扭曲的图像含量。在本文中，我们提出了一个多尺度采样和聚合网络，用于在动态场景中进行HDR成像。为了有效地减轻小动作和大型动作引起的问题，我们的方法通过以粗到精细的方式对LDR图像进行了暗中对齐LDR图像。此外，我们提出了一个基于离散小波转换的密集连接的网络，以改善性能，该网络将输入分解为几个非重叠频率子带，并在小波域中自适应地执行补偿。实验表明，与其他有希望的HDR成像方法相比，我们提出的方法可以在不同场景下实现最新的性能。此外，由我们的方法生成的HDR图像包含清洁剂和更详细的内容，扭曲较少，从而带来更好的视觉质量。
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由于波长依赖性的光衰减，折射和散射，水下图像通常遭受颜色变形和模糊的细节。然而，由于具有未变形图像的数量有限数量的图像作为参考，培训用于各种降解类型的深度增强模型非常困难。为了提高数据驱动方法的性能，必须建立更有效的学习机制，使得富裕监督来自有限培训的示例资源的信息。在本文中，我们提出了一种新的水下图像增强网络，称为Sguie-net，其中我们将语义信息引入了共享常见语义区域的不同图像的高级指导。因此，我们提出了语义区域 - 明智的增强模块，以感知不同语义区域从多个尺度的劣化，并将其送回从其原始比例提取的全局注意功能。该策略有助于实现不同的语义对象的强大和视觉上令人愉快的增强功能，这应该由于对差异化增强的语义信息的指导应该。更重要的是，对于在训练样本分布中不常见的那些劣化类型，指导根据其语义相关性与已经良好的学习类型连接。对公共数据集的广泛实验和我们拟议的数据集展示了Sguie-Net的令人印象深刻的表现。代码和建议的数据集可用于：https：//trentqq.github.io/sguie-net.html
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由智能手机和中端相机捕获的照片的空间分辨率和动态范围有限，在饱和区域中未充满刺激的区域和颜色人工制品中的嘈杂响应。本文介绍了第一种方法（据我们所知），以重建高分辨率，高动态范围的颜色图像，这些颜色来自带有曝光括号的手持相机捕获的原始照相爆发。该方法使用图像形成的物理精确模型来结合迭代优化算法，用于求解相应的逆问题和学习的图像表示，以进行健壮的比对，并以前的自然图像。所提出的算法很快，与基于最新的学习图像恢复方法相比，内存需求较低，并且从合成但逼真的数据终止学习的特征。广泛的实验证明了其出色的性能，具有最多$ \ times 4 $的超分辨率因子在野外拍摄的带有手持相机的真实照片，以及对低光条件，噪音，摄像机摇动和中等物体运动的高度鲁棒性。
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移动设备上的低光成像通常是由于不足的孔径穿过相对较小的孔径而挑战，导致信噪比较低。以前的大多数关于低光图像处理的作品仅关注单个任务，例如照明调整，颜色增强或删除噪声；或在密切依赖于从特定的摄像机模型中收集的长时间曝光图像对的关节照明调整和降解任务上，因此，这些方法在需要摄像机特定的关节增强和恢复的现实环境中不太实用且可推广。为了解决这个问题，在本文中，我们提出了一个低光图像处理框架，该框架可以执行关节照明调整，增强色彩和降解性。考虑到模型特异性数据收集的难度和捕获图像的超高定义，我们设计了两个分支：系数估计分支以及关节增强和denoising分支。系数估计分支在低分辨率空间中起作用，并预测通过双边学习增强的系数，而关节增强和去核分支在全分辨率空间中工作，并逐步执行关节增强和脱氧。与现有方法相反，我们的框架在适应另一个摄像机模型时不需要回忆大量数据，这大大减少了微调我们用于实际使用方法所需的努力。通过广泛的实验，与当前的最新方法相比，我们在现实世界中的低光成像应用中证明了它的巨大潜力。
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我们提出了一种新型的基于网络的基于网络的HDR Duthosting方法，用于融合任意长度的动态序列。所提出的方法使用卷积和经常性架构来产生视觉上令人愉悦的重影的HDR图像。我们介绍了一个新的反复间谍架构，即自动门控内存（SGM）单元格，这胜过标准LSTM单元格，同时包含更少的参数并具有更快的运行时间。在SGM小区中，通过将门的输出乘以自身的函数来控制通过门的信息流。此外，我们在双向设置中使用两个SGM单元来提高输出质量。该方法的方法与现有的HDR Deghosting方法定量跨三个公共数据集相比，实现了最先进的性能，同时同时实现熔断器可变长度输入顺序的可扩展性而不需要重新训练。通过广泛的消融，我们证明了各个组件以拟议方法的重要性。该代码可在https://val.cds.iisc.ac.in.in/hdr/hdrrn/index.html中获得。
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卷积神经网络（CNNS）成功地进行了压缩图像感测。然而，由于局部性和重量共享的归纳偏差，卷积操作证明了建模远程依赖性的内在限制。变压器，最初作为序列到序列模型设计，在捕获由于基于自我关注的架构而捕获的全局背景中，即使它可以配备有限的本地化能力。本文提出了一种混合框架，一个混合框架，其集成了从CNN提供的借用的优点以及变压器提供的全局上下文，以获得增强的表示学习。所提出的方法是由自适应采样和恢复组成的端到端压缩图像感测方法。在采样模块中，通过学习的采样矩阵测量图像逐块。在重建阶段，将测量投射到双杆中。一个是用于通过卷积建模邻域关系的CNN杆，另一个是用于采用全球自我关注机制的变压器杆。双分支结构是并发，并且本地特征和全局表示在不同的分辨率下融合，以最大化功能的互补性。此外，我们探索一个渐进的战略和基于窗口的变压器块，以降低参数和计算复杂性。实验结果表明了基于专用变压器的架构进行压缩感测的有效性，与不同数据集的最先进方法相比，实现了卓越的性能。
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