图像重建方法、电子设备、存储介质及程序产品技术

本发明专利技术实施例提供一种图像重建方法、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。方法包括：获取与多个待处理图像一一对应的多个伽马校正图像，待处理图像是低动态范围图像，多个伽马校正图像通过对多个待处理图像进行伽马校正获得；将多个伽马校正图像输入重建网络模型中的可变形对齐模块，以获得与多个待处理图像一一对应的对齐特征；将对齐特征输入重建网络模型中的融合模块，以获得重建图像，重建图像是高动态范围图像。这种方式可以有效解决HDR图像重建时的鬼影问题。解决HDR图像重建时的鬼影问题。解决HDR图像重建时的鬼影问题。

【技术实现步骤摘要】
图像重建方法、电子设备、存储介质及程序产品


[0001]本专利技术涉及图像处理
，更具体地涉及一种图像重建方法、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。

技术介绍

[0002]在数字图像处理领域，动态范围是指图像能够捕获的场景中光亮度的范围。人眼可观察到的自然场景动态范围可达10000:1，而普通消费级摄影设备(例如手机)往往仅能拍摄有限的低动态范围(Low Dynamic Range，LDR)图像(其动态范围为例如100:1～300:1)。与LDR图像相比，高动态范围(High Dynamic Range，HDR)图像的动态范围更广，可以更加真实地还原出逼近真实场景的光影效果，因此能够获得层次更加丰富，画面更加真实，质量更高的照片。
[0003]获得HDR图像的方法有两种：第一种是通过特定的设备直接捕获HDR图像，但是这种设备体积庞大、价格昂贵，无法在消费级电子产品(如智能手机)中普及；第二种方法是通过融合多帧不同曝光的LDR图像来获得HDR图像(即多曝光HDR图像重建)，然而由于手持相机的抖动或者前景物体的运动，多帧融合本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像重建方法，包括：获取与多个待处理图像一一对应的多个伽马校正图像，所述待处理图像是低动态范围图像，所述多个伽马校正图像通过对所述多个待处理图像进行伽马校正获得；将所述多个伽马校正图像输入所述重建网络模型中的可变形对齐模块，以获得与所述多个待处理图像一一对应的对齐特征；将所述对齐特征输入所述重建网络模型中的融合模块，以获得重建图像，所述重建图像是高动态范围图像。2.如权利要求1所述的方法，其中，所述重建网络模型还包括空间注意力模块，所述方法还包括：获取所述多个待处理图像；将所述多个待处理图像输入所述空间注意力模块，以获得与所述多个待处理图像一一对应的注意力特征；所述将所述对齐特征输入所述重建网络模型中的融合模块，以获得重建图像包括：将所述对齐特征与所述注意力特征一起输入所述融合模块，以获得所述重建图像。3.如权利要求1或2所述的方法，其中，所述将所述多个伽马校正图像输入重建网络模型中的可变形对齐模块，以获得与所述多个待处理图像一一对应的对齐特征包括：在所述可变形对齐模块中，执行以下操作：对所述多个伽马校正图像分别进行特征提取，以获得与所述多个待处理图像一一对应的图像特征；对于任一非参考图像，将与参考图像对应的图像特征和与该非参考图像对应的图像特征进行拼接，以获得拼接特征，其中，所述参考图像是所述多个待处理图像之一，所述非参考图像是所述多个待处理图像中除所述参考图像以外的图像；对所述拼接特征进行卷积，以计算所述参考图像和该非参考图像之间的偏移量；基于所述偏移量对与该非参考图像对应的图像特征进行可变形卷积，以获得与该非参考图像对应的对齐特征；其中，与所述参考图像对应的对齐特征为与所述参考图像对应的图像特征。4.如权利要求3所述的方法，其中，所述参考图像是所述多个待处理图像中曝光值最接近0的图像。5.如权利要求3所述的方法，其中，所述参考图...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘震，刘帅成，
申请(专利权)人：北京迈格威科技有限公司，
类型：发明
国别省市：