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题名基于多特征融合的人像HDR图像处理算法
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作者
吴春林
张永爱
林志贤
郭太良
林鹏飞
林坚普
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机构
福州大学先进制造学院
福州大学物理与信息工程学院
东京大学信息科学技术学院
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出处
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期1024-1036,共13页
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基金
国家重点研发计划(No.2021YFB3600603)
福建省自然科学基金(No.2020J01468)
福建省教育厅中青年教师教育科研项目(No.JAT210030)。
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文摘
基于深度学习的高动态范围(High Dynamic Range,HDR)图像处理算法在处理含有人像的图片时存在皮肤偏色问题。针对此问题,本文提出了一种基于多特征融合的人像HDR图像处理算法U2HDRnet。该算法由皮肤特征提取模块、三边特征提取模块、色彩重建模块3部分构成。首先,皮肤特征提取模块分离出皮肤区域的颜色和位置信息;其次,三边特征提取模块分别提取图片的局部特征、全局特征和语义特征,并与皮肤特征融合;最后,色彩重建模块对网格做空间和颜色深度上的插值。此外,本文引入改进的自注意力与卷积融合模块以提升HDR的处理效果;同时本文还制作了人像HDR数据集PortraitHDR,填补了该领域内数据集的空白。实验结果显示,U2HDRnet的PSNR达31.42 dB,SSIM达0.985,均优于目前常见的HDR算法,在获得高质量人像HDR图像的同时避免了皮肤的失真。
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关键词
深度学习
高动态范围
皮肤特征提取
注意力机制
色彩重建
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Keywords
deep learning
high dynamic range
skin feature extraction
attention mechanism
color reconstruction
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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