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。

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。

本文提出了一种基于生成的对抗网络（GAN）的解决方案，用于求解拼图游戏。问题假定图像被分成相等的方块，并要求根据碎片提供的信息恢复图像。传统的拼图拼写求解器通常根据拼写的边界确定关系，这忽略了重要的语义信息。在本文中，我们提出了一种基于GaN的辅助学习方法，用于用未配对的图像求解拼图拼图的GaN的辅助学习方法（没有初始图像的先验知识）。我们设计了一个多任务管道，包括（1）分类分支来对拼图排列，并且（2）GaN分支以正确的顺序恢复图像的图像。分类分支由根据洗片件产生的伪标签约束。 GaN分支专注于图像语义信息，其中发电机产生自然图像以欺骗鉴别器，而判别器区分给定图像是否属于合成或真实目标域。这两个分支通过流动的扭曲模块连接，该模块应用于扭曲特征以根据分类结果校正订单。所提出的方法可以通过同时利用语义信息和边界信息来更有效地解决拼图难题。针对几个代表性拼图求解器的定性和定量比较证明了我们方法的优越性。

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。

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。

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。

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。

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。

Eliminating ghosting artifacts due to moving objects is a challenging problem in high dynamic range (HDR) imaging. In this letter, we present a hybrid model consisting of a convolutional encoder and a Transformer decoder to generate ghost-free HDR images. In the encoder, a context aggregation network and non-local attention block are adopted to optimize multi-scale features and capture both global and local dependencies of multiple low dynamic range (LDR) images. The decoder based on Swin Transformer is utilized to improve the reconstruction capability of the proposed model. Motivated by the phenomenal difference between the presence and absence of artifacts under the field of structure tensor (ST), we integrate the ST information of LDR images as auxiliary inputs of the network and use ST loss to further constrain artifacts. Different from previous approaches, our network is capable of processing an arbitrary number of input LDR images. Qualitative and quantitative experiments demonstrate the effectiveness of the proposed method by comparing it with existing state-of-the-art HDR deghosting models. Codes are available at https://github.com/pandayuanyu/HSTHdr.

Deep learning-based methods have achieved significant performance for image defogging. However, existing methods are mainly developed for land scenes and perform poorly when dealing with overwater foggy images, since overwater scenes typically contain large expanses of sky and water. In this work, we propose a Prior map Guided CycleGAN (PG-CycleGAN) for defogging of images with overwater scenes. To promote the recovery of the objects on water in the image, two loss functions are exploited for the network where a prior map is designed to invert the dark channel and the min-max normalization is used to suppress the sky and emphasize objects. However, due to the unpaired training set, the network may learn an under-constrained domain mapping from foggy to fog-free image, leading to artifacts and loss of details. Thus, we propose an intuitive Upscaling Inception Module (UIM) and a Long-range Residual Coarse-to-fine framework (LRC) to mitigate this issue. Extensive experiments on qualitative and quantitative comparisons demonstrate that the proposed method outperforms the state-of-the-art supervised, semi-supervised, and unsupervised defogging approaches.

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

水下杂质的光吸收和散射导致水下较差的水下成像质量。现有的基于数据驱动的基于数据的水下图像增强（UIE）技术缺乏包含各种水下场景和高保真参考图像的大规模数据集。此外，不同颜色通道和空间区域的不一致衰减不完全考虑提升增强。在这项工作中，我们构建了一个大规模的水下图像（LSUI）数据集，包括5004个图像对，并报告了一个U形变压器网络，其中变压器模型首次引入UIE任务。 U形变压器与通道 - 方面的多尺度特征融合变压器（CMSFFT）模块和空间全局功能建模变压器（SGFMT）模块集成在一起，可使用更多地加强网络对色频道和空间区域的关注严重衰减。同时，为了进一步提高对比度和饱和度，在人类视觉原理之后，设计了组合RGB，实验室和LCH颜色空间的新型损失函数。可用数据集的广泛实验验证了报告的技术的最先进性能，具有超过2dB的优势。

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。

高动态范围（HDR）DEGHOSTING算法旨在生成具有现实细节的无幽灵HDR图像。受到接收场的局部性的限制，现有的基于CNN的方法通常容易产生大型运动和严重饱和的情况下产生鬼影和强度扭曲。在本文中，我们提出了一种新颖的背景感知视觉变压器（CA-VIT），用于无幽灵的高动态范围成像。 CA-VIT被设计为双分支结构，可以共同捕获全球和本地依赖性。具体而言，全球分支采用基于窗口的变压器编码器来建模远程对象运动和强度变化以解决hosting。对于本地分支，我们设计了局部上下文提取器（LCE）来捕获短范围的图像特征，并使用频道注意机制在提取的功能上选择信息丰富的本地详细信息，以补充全局分支。通过将CA-VIT作为基本组件纳入基本组件，我们进一步构建了HDR-Transformer，这是一个分层网络，以重建高质量的无幽灵HDR图像。在三个基准数据集上进行的广泛实验表明，我们的方法在定性和定量上优于最先进的方法，而计算预算大大降低。代码可从https://github.com/megvii-research/hdr-transformer获得

在高光中，幽灵伪像，运动模糊和低忠诚度是来自多个低动态范围（LDR）图像的高动态范围（HDR）成像的主要挑战。这些问题来自使用中等暴露图像作为先前方法中的参考框架。为了应对它们，我们建议使用暴露不足的图像作为避免这些问题的参考。但是，暴露不足图像的黑暗区域中的沉重噪音成为一个新问题。因此，我们提出了一个关节HDR和Denoising管道，其中包含两个子网络：（i）通过利用暴露先验来适应性的denoise输入LDR； （ii）金字塔级联融合网络（PCFNET），以多尺度的方式引入了注意机制和级联结构。为了进一步利用这两个范式，我们提出了一个选择性和联合HDR和DeNoising（SJ-HD $^2 $ R）成像框架，利用特定方案的先验来进行路径选择，准确性超过93.3 $ \％$ $ 。我们创建了第一个关节HDR和Denoising基准数据集，该数据集包含各种具有挑战性的HDR和DeNoising场景，并支持参考图像的切换。广泛的实验结果表明，我们的方法实现了与以前的方法相比的卓越性能。

基于深度学习的低光图像增强方法通常需要巨大的配对训练数据，这对于在现实世界的场景中捕获是不切实际的。最近，已经探索了无监督的方法来消除对成对训练数据的依赖。然而，由于没有前衣，它们在不同的现实情景中表现得不稳定。为了解决这个问题，我们提出了一种基于先前（HEP）的有效预期直方图均衡的无监督的低光图像增强方法。我们的作品受到了有趣的观察，即直方图均衡增强图像的特征图和地面真理是相似的。具体而言，我们制定了HEP，提供了丰富的纹理和亮度信息。嵌入一​​个亮度模块（LUM），它有助于将低光图像分解为照明和反射率图，并且反射率图可以被视为恢复的图像。然而，基于Retinex理论的推导揭示了反射率图被噪声污染。我们介绍了一个噪声解剖学模块（NDM），以解除反射率图中的噪声和内容，具有不配对清洁图像的可靠帮助。通过直方图均衡的先前和噪声解剖，我们的方法可以恢复更精细的细节，更有能力抑制现实世界低光场景中的噪声。广泛的实验表明，我们的方法对最先进的无监督的低光增强算法有利地表现出甚至与最先进的监督算法匹配。

在本文中，我们介绍了一种快速运动脱棕色条件的生成对抗网络（FMD-CGAN），其有助于单个图像的盲运动去纹理。 FMD-CGAN在去修改图像后提供令人印象深刻的结构相似性和视觉外观。与其他深度神经网络架构一样，GAN也遭受大型模型大小（参数）和计算。在诸如移动设备和机器人等资源约束设备上部署模型并不容易。借助MobileNet基于MobileNet的架构，包括深度可分离卷积，我们降低了模型大小和推理时间，而不会丢失图像的质量。更具体地说，我们将模型大小与最近的竞争对手相比将3-60倍。由此产生的压缩去掩盖CGAN比其最接近的竞争对手更快，甚至定性和定量结果优于各种最近提出的最先进的盲运动去误紧模型。我们还可以使用我们的模型进行实时映像解擦干任务。标准数据集的当前实验显示了该方法的有效性。

快速移动受试者的运动模糊是摄影中的一个长期问题，由于收集效率有限，尤其是在弱光条件下，在手机上非常常见。尽管近年来我们目睹了图像脱毛的巨大进展，但大多数方法都需要显着的计算能力，并且在处理高分辨率照片的情况下具有严重的局部动作。为此，我们根据手机的双摄像头融合技术开发了一种新颖的面部脱毛系统。该系统检测到主题运动以动态启用参考摄像头，例如，最近在高级手机上通常可用的Ultrawide Angle摄像机，并捕获带有更快快门设置的辅助照片。虽然主镜头是低噪音但模糊的，但参考镜头却很锋利，但嘈杂。我们学习ML模型，以对齐和融合这两张镜头，并在没有运动模糊的情况下输出清晰的照片。我们的算法在Google Pixel 6上有效运行，每次拍摄需要463毫秒的开销。我们的实验证明了系统对替代单片，多帧，面部特异性和视频脱张算法以及商业产品的优势和鲁棒性。据我们所知，我们的工作是第一个用于面部运动脱毛的移动解决方案，在各种运动和照明条件下，在数千个图像中可靠地工作。

高动态范围（HDR）视频提供比标准低动态范围（LDR）视频更具视觉上的体验。尽管HDR成像具有重要进展，但仍有一个具有挑战性的任务，可以使用传统的现成摄像头捕获高质量的HDR视频。现有方法完全依赖于在相邻的LDR序列之间使用致密光流来重建HDR帧。然而，当用嘈杂的框架应用于交替的曝光时，它们会导致颜色和暴露的曝光不一致。在本文中，我们提出了一种从LDR序列与交替曝光的LDR序列的HDR视频重建的端到端GAN框架。我们首先从Noisy LDR视频中提取清洁LDR帧，并具有在自我监督设置中培训的去噪网络的交替曝光。然后，我们将相邻的交流帧与参考帧对齐，然后在完全的对手设置中重建高质量的HDR帧。为了进一步提高所产生帧的鲁棒性和质量，我们在培训过程中将时间稳定性的正则化术语与成本函数的内容和风格的损耗一起融合。实验结果表明，我们的框架实现了最先进的性能，并通过现有方法生成视频的优质HDR帧。

低光图像增强（LLIE）旨在提高在环境中捕获的图像的感知或解释性，较差的照明。该领域的最新进展由基于深度学习的解决方案为主，其中许多学习策略，网络结构，丢失功能，培训数据等已被采用。在本文中，我们提供了全面的调查，以涵盖从算法分类到开放问题的各个方面。为了检查现有方法的概括，我们提出了一个低光图像和视频数据集，其中图像和视频是在不同的照明条件下的不同移动电话的相机拍摄的。除此之外，我们首次提供统一的在线平台，涵盖许多流行的LLIE方法，其中结果可以通过用户友好的Web界面生产。除了在公开和我们拟议的数据集上对现有方法的定性和定量评估外，我们还验证了他们在黑暗中的脸部检测中的表现。这项调查与拟议的数据集和在线平台一起作为未来研究的参考来源和促进该研究领域的发展。拟议的平台和数据集以及收集的方法，数据集和评估指标是公开可用的，并将经常更新。