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    重庆时时彩守号技巧: 基于样本预测的HDR和HR图像重建方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201310333081.2

    申请日:

    2013.08.02

    公开号:

    CN103413285A

    公开日:

    2013.11.27

    当前法律状态:

    撤回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的视为撤回IPC(主分类):G06T 5/50申请公布日:20131127|||实质审查的生效IPC(主分类):G06T 5/50申请日:20130802|||公开
    IPC分类号: G06T5/50 主分类号: G06T5/50
    申请人: 北京工业大学
    发明人: 李晓光; 李风慧; 卓力; 赵寒
    地址: 100124 北京市朝阳区平乐园100号
    优先权:
    专利代理机构: 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 代理人: 刘萍
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201310333081.2

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2016.07.20|||2013.12.18|||2013.11.27

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的视为撤回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了基于样本预测的HDR和HR图像重建方法。算法分为离线训练和在线学习两部分。离线部分包括学习样本采集、组织和分类预测器训练部分。样本采集过程根据场景亮度不同分为三类分别进行。采用聚类方法对样本文件进行组织。然后,通过线性或非线性预测器学习方法对分类预测器进行训练。在线重建部分对输入的多幅幅具有不同曝光参数的LR-LDR图像进行HDR-HR重建。首先,通过输入图像的平均图像进行场景的背景亮度分类;然后,根据亮度分类结果,利用离线训练部分训练好的分类预测器对输入图像进行高动态范围和高分辨率细节信息的预测,最终重建高频信息。该发明可对高对比度场景进行有效成像,达到同时重建高分辨率和高动态范围图像的目标。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种基于样本预测的HDR和HR图像重建方法,其特征在于:该方法分为离线训练部分和在线重建两部分;具体如下:
    (一)离线训练部分
    1) 采集训练样本:训练图像为同一场景的多幅具有曝光参数不同的低分辨率图像和一幅对应的目标图像;在训练图像中提取对应的LDR-LR和HDR-HR图像信息块对作为训练样本;
    2) 组织训练样本:采用聚类方法对来自不同背景亮度区的样本集进行分类组织;
    3) 为每个聚类样本集训练一个预测器;获得对应亮区、暗区和适中区的三个分类预测器;
    (二)在线重建部分:
    1) 对输入图像序列的场景亮度进行分割,形成曝光不同的三个区域;
    2) 对输入图像序列的基本层进行估计;
    3) 根据输入图像的亮度分类结果,通过训练好的分类预测器对每个位置图像块的细节信息进行预测,获得场景的细节层;
    4) 将基本层和细节层估计结果叠加融合;
    5) 对融合图像进行低分辨率图像观测模型约束,得到重建结果。

    2.  根据权利要求1所述的一种基于样本预测的HDR和HR图像重建方法,其特征在于:所述的离线训练部分中采集训练样本,
    ①根据场景亮度不同将样本分为亮区、暗区和适中区三个区域;
    ②细节信息计算:采用双边滤波器提取每幅样本图像的细节信息作为样本数据;
    ③样本采集:样本为输入LDR-LR与目标HDR-HR细节图像对应位置提取的成对的图像信息块;根据场景亮度分类结果,亮区样本在曝光时间短的LDR-LR与目标图像对应的细节图中提??;暗区样本在曝光时间长的LDR-LR与目标图像对应的细节图中提??;亮度适中区,则选择曝光时间适中的LDR-LR与目标图像对应的细节图中提??;
    对于三个亮度区,提取三个对应的训练样本集。

    关 键 词:
    基于 样本 预测 HDR HR 图像 重建 方法
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