AISP之HDR | 深度高动态范围成像

⚡ AISP之HDR | 深度高动态范围成像 ⚡

在摄影和ISP成像领域，高动态范围 (HDR) 图像因其捕捉各种色调和细节的能力而广受欢迎。 HDR 成像技术通过组合多次曝光来创建同时显示高光和阴影的单个图像，从而增强视觉体验。随着人工智能 (AI) 的出现，创建令人惊叹的 HDR 图像的过程发生了革命性的变化。在这篇博文中，我们将探讨如何利用人工智能在处理 HDR 图像时获得最佳结果。

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😀 捕捉多重曝光

创建出色的 HDR 图像的基础在于捕获多重曝光。利用相机上的曝光定格来拍摄一系列照片，每张照片都有不同的曝光值。目标是至少进行 3 次曝光：1 次曝光不足，1 次正确曝光，1 次曝光过度。这些曝光将构成后续人工智能编辑过程中合并和色调映射的基础。

🥵 人工智能辅助合并

传统上，合并曝光是一项耗时的手动任务。人工智能工具现在简化了这一过程，以惊人的精度自动对齐和合并包围镜头。该算法分析图像，识别常见元素，并生成对齐良好的高质量合成图像作为 HDR 处理的起点。

👻 智能色调映射

色调映射是 HDR 成像的关键步骤，因为它决定了图像的最终外观。人工智能驱动的提供复杂的色调映射算法，可以智能地调整动态范围，以揭示高光和阴影的细节。这些算法分析图像内容并有选择地应用调整，避免过度处理或看起来不自然的结果。

🙊 增强细节和对比度

人工智能算法擅长增强图像细节和对比度。合并和色调映射后，利用人工智能的力量进一步微调图像。利用局部对比度增强、锐化和降噪等功能来实现 HDR 图像的最佳清晰度和锐利度。人工智能工具可以智能分析和增强特定区域，同时保持整体图像的完整性。

😎 艺术渲染

除了逼真的 HDR 图像之外，人工智能还可以帮助创造具有创造力的艺术表现形式。尝试使用人工智能驱动的滤镜和预设，为您的 HDR 图像赋予独特的美感，例如模拟复古电影外观或应用绘画效果。 AI 工具可以帮助解锁您的艺术视野，并将您的 HDR 图像提升到一个新的水平。

💥 从人工智能反馈中学习

人工智能和 HDR 成像的融合彻底改变了我们创建和增强照片的方式。通过采用人工智能驱动的，摄影师可以利用先进的算法轻松合并曝光、智能色调映射、增强细节并获得令人惊叹的效果。随着人工智能技术的不断发展，我们可以期待更多的创新功能，这些功能将使摄影师能够突破其创意视野的界限，并释放 HDR 成像的全部潜力。拥抱人工智能的力量，踏上前所未有的创造令人惊叹的 HDR 图像的旅程。

🤩 动态场景的深度高动态范围成像算法解析

以《Deep High Dynamic Range Imaging of Dynamic Scenes》为例，介绍基于CNN的HDR算法。

🏳️‍🌈 摘要

对于动态场景来说，从一组具有不同曝光度的图像生成高动态范围 (HDR) 图像是一个具有挑战性的过程。一类现有技术首先将输入图像配准到参考图像，然后将对齐的图像合并到 HDR 图像中。然而，配准伪影通常在最终 HDR 图像中表现为重影和撕裂。在本文中，我们提出了一种基于学习的方法来解决动态场景的这个问题。我们使用卷积神经网络 (CNN) 作为学习模型，并展示和比较三种不同的系统架构来对 HDR 合并过程进行建模。此外，我们创建了一个输入 LDR 图像及其相应的地面实况 HDR 图像的大型数据集来训练我们的系统。我们通过从一组三张 LDR 图像生成高质量 HDR 图像来展示我们系统的性能。实验结果表明，在具有挑战性的场景中，我们的方法始终比几种最先进的方法产生更好的结果。

🚩 核心内容

问题背景：
- 动态场景的HDR成像是一个挑战，因为现有技术在处理动态场景时容易产生鬼影（ghosting）和撕裂（tearing）等伪影。
- 现有的技术包括将输入图像对齐到参考图像，然后合并对齐后的图像以生成HDR图像，但这种方法在动态场景中效果不佳。
方法概述：
- 作者提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的学习方法，用于处理动态场景的HDR成像。
- 方法分为两个阶段：图像对齐和HDR合并。
- 使用刘（Liu）的光流方法对低曝光和高曝光图像进行对齐，以中等曝光的图像作为参考图像。
- 对齐后的LDR图像作为CNN的输入，生成一个与参考图像对齐但包含其他两幅图像信息的HDR图像。
系统架构：
- 提出了三种不同的CNN架构来模拟HDR合并过程：
  - 直接架构：整个HDR合并过程由单个CNN模型建模。
  - 权重估计器（WE）架构：CNN仅估计一组融合权重，用于结合对齐后的HDR图像。
  - 权重和图像估计器（WIE）架构：CNN输出融合权重和细化的对齐LDR图像。
数据集：
- 创建了一个包含74个训练场景的LDR图像集及其对应的HDR图像。
- 通过数据增强技术，如颜色通道交换和几何变换，扩展了数据集。
实验结果：
- 与现有的几种HDR重建方法相比，提出的学习系统在挑战性场景中产生了更好的结果。
- 在视觉上和数值上，WE架构提供了最佳的性能。
讨论和未来工作：
- 尽管WIE架构在数值上表现最好，但有时会过度模糊图像，导致视觉质量下降。
- 提出了使用感知训练来提高结果视觉质量的可能性。
- 未来工作可能包括训练网络来估计输入图像的光流，以及研究灵活的网络架构，使系统不受输入图像数量的限制。
结论：
- 论文提出了一种新的基于学习的方法，用于从动态场景的LDR图像集中生成HDR图像，并通过CNN生成HDR图像。
- 使用现有的技术知识来指导学习系统可以提高性能。

这篇论文的核心在于提出了一种新的方法，利用深度学习技术来解决动态场景下的HDR成像问题，并通过实验验证了其有效性。

🏴‍☠️ 神经网络结构

这篇论文中提到的三种基于卷积神经网络（CNN）的系统架构用于处理动态场景的高动态范围（HDR）图像生成，具体原理如下：

直接架构（Direct Architecture）：
- 这个架构是最简单的，它使用一个CNN来直接模拟整个HDR合并过程。
- 输入是一组对齐后的LDR图像（低曝光、中等曝光和高曝光），输出是一个HDR图像。
- CNN直接学习如何从输入的LDR图像中提取信息并生成HDR图像，而不需要显式的权重或对齐图像的细化。
- 这种架构的挑战在于训练过程中可能难以收敛，因为它需要网络学习复杂的HDR合并逻辑，而且在某些情况下可能会留下轻微的对齐伪影。
权重估计器（Weight Estimator, WE）架构：
- 这个架构比直接架构更加约束，它使用CNN来估计一组权重，这些权重用于结合对齐后的HDR图像。
- 输入仍然是一组对齐后的LDR图像，但输出是一组权重，这些权重用于加权平均对齐后的HDR图像，以生成最终的HDR图像。
- 这种方法利用了现有的HDR合并技术，通过权重来控制不同曝光图像对最终结果的贡献，从而减少对齐伪影的影响。
- WE架构的优点是它能够更好地抑制伪影，并且只使用原始对齐LDR图像的内容来生成HDR结果，这有助于保持结果的忠实性。
权重和图像估计器（Weight and Image Estimator, WIE）架构：
- WIE架构在WE架构的基础上进一步放松了约束，允许CNN输出细化的对齐LDR图像以及融合权重。
- 输入同样是一组对齐后的LDR图像，但输出包括一组细化的对齐图像和融合权重。
- 细化的对齐图像是通过CNN从原始对齐图像中生成的，这使得网络能够合成在原始对齐图像中不存在的内容，例如在运动区域中补充细节。
- WIE架构在某些情况下能够减少噪声并恢复小的高光细节，但这也可能导致在暗区域过度模糊。