hdr深度学习

HDR深度学习：从图像增强到高动态范围成像

HDR（High Dynamic Range）是一项重要的技术，用于在图像和视频中捕捉和显示宽广动态范围的颜色和亮度。相比标准图像和视频，HDR能够提供更准确，更真实的颜色和明暗细节，更好的色彩饱和度和对比度。由于其吸引力和实用性，HDR已被广泛应用于广告，电视和电影以及虚拟现实等领域。近年来，深度学习技术在HDR技术中的应用变得越来越流行，几乎已成为HDR中不可或缺的一部分。

深度学习技术在HDR中的应用主要集中在增强和合成方面。对于该领域，一些最先进的方法包括HDRnet和DeepExposure等。HDRnet是由著名的计算机视觉研究人员Kaiming He提出的，它使用一个深度神经网络对LDR图像进行升级。此技术充分利用了深度学习网络的强大功能，为图像和视频增强提供了远远优于传统技术的结果。以下是一个使用HDRnet对图像进行增强的示例：

import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf
from hdrnet.hdrnet import HDRNet
from hdrnet.utils import lrgb2srgb

model_path = 'models/hdrnet.pb'
image_path = 'test.jpg'

image = cv2.imread(image_path) / 255.0
image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
image = cv2.resize(image, (512, 512))

with tf.gfile.GFile(model_path, "rb") as f:
    graph_def = tf.GraphDef()
    graph_def.ParseFromString(f.read())

tf.import_graph_def(graph_def, name="")
sess = tf.Session()
input_tensor = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("input:0")
output_tensor = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name("output:0")

results = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: np.expand_dims(image, 0)})
results = np.squeeze(results)
results = lrgb2srgb