[发明专利]一种基于卷积神经网络的单帧高动态成像方法有效
| 申请号： | 201910244573.1 | 申请日： | 2019-03-28 |
| 公开（公告）号： | CN110163808B | 公开（公告）日： | 2022-06-10 |
| 发明（设计）人： | 赖睿;王东;李奕诗;官俊涛;徐昆然 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06T1/00;H04N5/235;G06V10/74;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙) 61230 | 代理人： | 张捷 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的单帧高动态成像方法，包括：构建增强模块；根据所述增强模块构建带增强模块的初始卷积神经网络；对所述初始卷积神经网络进行训练，得到训练后卷积神经网络；通过所述训练后卷积神经网络对原始单帧低动态图像进行处理，生成高动态图像。该方法可以由单帧低动态图像直接生成高动态图像，解决了多曝光融合中运动视频不能同时获取多帧曝光图像的难题，且不需要进行调参，使用方便。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 单帧高 动态 成像 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的单帧高动态成像方法，其特征在于，包括：构建增强模块；根据所述增强模块构建带增强模块的初始卷积神经网络；对所述初始卷积神经网络进行训练，得到训练后卷积神经网络；通过所述训练后卷积神经网络对原始单帧低动态图像进行处理，生成高动态图像。
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