为了填补这一空白,研究人员提出了GTA-HDR数据集,这是一个从GTA-V视频游戏中采样的逼真HDR图像的合成数据集。通过对GTA-HDR数据集进行全面评估,研究人员展示了该数据集在提高HDR图像重建质量方面的重要优势,并指出该数据集填补了其他公开数据集所没有涵盖的空白,有助于提高HDR图像重建的泛化能力。该论文的主要贡献包括...
为了填补这一空白,研究人员提出了GTA-HDR数据集,这是一个从GTA-V视频游戏中采样的逼真HDR图像的合成数据集。通过对GTA-HDR数据集进行全面评估,研究人员展示了该数据集在提高HDR图像重建质量方面的重要优势,并指出该数据集填补了其他公开数据集所没有涵盖的空白,有助于提高HDR图像重建的泛化能力。该论文的主要贡献包括...
HDR+Burst Photography Dataset,小数据集153张,37GB,全数据集3640张,765GB,免费 .dng格式, Android mobile cameras (Nexus 5/6/5X/6P, Pixel, Pixel XL 其中MIT的FIveK数据库的5个专业人员调的.tiff也很大,5个5000张全下下来恐怕上1TB了。Laval的数据库由于拍摄的原因,在图片底层会有一条黑的。他们的论文里...
我们在HDR数据集[15]上训练AHDRNet，该数据集包括74个训练样本和15个测试样本。对于每个样本，在曝光偏...
Google 推出 HDR+连拍摄影数据集 文/ Google 机器感知软件工程师 Sam Hasinoff 连拍摄影是支持 Google 近期推出的智能手机上的 HDR+ 软件的核心,也是一种用于提升图像质量的基础计算摄影技术。使用 HDR+ 拍摄的每一张照片实际上是一个合成图,这个合成图通过捕获与合并快速连拍的全分辨率照片生成。HDR+ 帮助 Pixel...
二. 数据集 我们通过提出一种创建一组具有运动的LDR图像及其对应的地面真值图像的方法来解决这个问题,具体地说,我们使用从静态场景中捕获的三张带括号的曝光图像生成ground truth HDR图像。然后,我们捕捉另一组三个包围的曝光图像的同一场景的运动。最后,我们用静态图像代替动态图像中的中等曝光图像。我们用这种方法创建...
步骤1:数据集准备 首先,我们需要准备训练和测试数据集。数据集应包含HDR图像和对应的低动态范围(LDR)图像对。 步骤2:构建深度学习模型 在这一步中,我们将使用深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)构建一个HDR图像生成模型。下面是一个使用TensorFlow构建的简单模型示例: ...
HDR 2 数据集预处理 1.python脚本:首先从bursts文件夹中的每一个单独的图像文件夹中取出一张原始DNG图片,统一保存到另一文件夹(所有原始图像的DNG格式); 2.图像格式转换:使用imagemagick工具(官网下载:http://www.imagemagick.org/download/binaries/),在路径加入环境变量,命令行使用convert命令:(convert 文件.dng ...
Funt et al. HDR Dataset(高动态范围数据集)数据摘要：The following is a data set of images of 105 scenes captured using a Nikon D700 digital still camera.中文关键词：尼康D700数码相机,自动包围曝光,可移植网络图形,高动态范围,场景照明,英文关键词：Nikon D700 digital still camera,auto-bracketing,...
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。