基于改进U-net多尺度注意力的多曝光图像融合算法

张介滨; 曾上游; 雷松橦

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基于改进U-net多尺度注意力的多曝光图像融合算法

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自然场景具有宽广的动态范围，但是现有的商用成像设备并不能达到较好记录这些高动态范围的需求，因此多曝光图像融合的提出是一种经济、快速且高效的高动态范围（HDR）实现方法。然而，现阶段的多曝光图像融合算法存在数据需求量大，融合结果存在对比度差和色彩失真等问题。针对这些问题，提出了一种基于多尺度注意力的多曝光图像融合方法，该方法将两幅极端曝光图像序列发送到网络，通过多尺度模块和通道、空间双注意力机制，自主学习并输出最优融合权重。此外，模型采用了真实值训练，并通过一个新的自定义损失函数使输出更接近真实图像。实验结果表明，该方法在客观和主观方面均优于现有方法。

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来源
《国外电子测量技术》 |2022年第10期|8-14|共7页
作者
张介滨; 曾上游; 雷松橦;
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作者单位

广西师范大学电子工程学院;

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正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
多曝光图像; 图像融合; 高动态范围成像; 多尺度注意力;

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