Pour résoudre les problèmes de production d'images HDR tels que le temps de capture prolongé des expositions multiples, le décalage des trames dans les scénarios dynamiques, la grande quantité de paramètres d'algorithme et de calculs, basée sur une caméra à réponse logarithmique linéaire, cette étude propose un algorithme de fusion d'images HDR léger et a recueilli un ensemble de données d'images en niveaux de gris à multiples gains. Le mode de réalisation proposé de l'algorithme comprend un module résiduel à plusieurs échelles amélioré pour extraire les caractéristiques à plusieurs niveaux de l'image d'entrée et augmenter la dimension des caractéristiques, puis entrer les caractéristiques à plusieurs échelles dans la structure Attention-UNet avec des convolutions profondes séparables pour extraire des informations à différents niveaux et fusionner les caractéristiques; puis utiliser les convolutions pixel à pixel pour fusionner les caractéristiques de profondeur de l'image et produire une image à grande gamme dynamique compatible avec les appareils d'affichage standard, sans nécessiter de correspondance de couleurs supplémentaire; enfin, comparer la performance des structures de désintégration, la quantité de paramètres et de calculs, pour obtenir la solution optimale garantissant l'efficacité de la fusion tout en rendant le réseau léger. Les résultats expérimentaux ont montré que l'algorithme proposé dans cette étude présente une bonne performance à la fois en termes de perception visuelle subjective et d'indicateurs d'évaluation objectifs, MEF-SSIM est de 0.9866, VIF est de 1.76, AG est de 3.94, SF est de 14.32. L'algorithme de fusion d'images HDR proposé dans cette étude maintient une excellente qualité de fusion et de robustesse entre les images en niveaux de gris à multiples gains, et présente une structure légère. Le volume des paramètres du modèle dans cette étude n'est que de 0,612 M et la complexité de calcul est de 7,254 GFLOPs.
关键词
image à grande gamme dynamique; fusion d'images; apprentissage non supervisé; mécanisme d'attention; légèreté