HDR成像 要求 python3（或更高版本） opencv 3.0（或更高版本） 您将需要使用pip3安装一些软件包： 麻木 matplotlib 用法 $ python HDR-playground.py < input img dir > # for example $ python ./HDR-playground.py taipei taipei.hdr 我还提供了一个jupyter版本（ HDR-playground.ipynb ），其功能与HDR-playground.py相同。 jupyter非常适合开发python程序！ 输入格式 输入目录应具有： 一些.png图像 image_list.txt文件应包含： 文件名 接触 1 /快门速度 这是image_list.txt的示例： # Filename expos

超高清高动态范围彩条测试图，根据文档内的参数写代码生成的图片，1080尺寸。

高动态范围图像（High-Dynamic Range，简称HDR），相比普通的图像，可以提供更多的动态范围和图像细节，根据不同的曝光时间的LDR（Low-Dynamic Range，低动态范围图像），并利用每个曝光时间相对应最佳细节的LDR图像来合成最终HDR图像。它能够更好地反映出真实环境中的视觉效果。

超高分辨率matlab代码HDRI-SR Jae Woong Soh、Jae Sung Park 和 Nam Ik Cho 环境 Ubuntu 18.04 CUDA 9.0 和 cuDNN 7.1 Python 3.6 MATLAB 抽象的 本文提出了一种基于卷积神经网络 (CNN) 的联合增强图像分辨率和动态范围的新框架，即同步超分辨率 (SR) 和高动态范围成像 (HDRI)。 从这两个任务的共同趋势来看，我们通过专注于高频细节的重建，为联合 HDRI 和 SR 训练了一个 CNN。 具体来说，我们工作中的高频分量是根据基于 Retinex 的图像分解的反射分量，只有反射分量由 CNN 处理，而另一个分量（照明）以常规方式处理。 在训练 CNN 时，我们设计了一个适当的损失函数，有助于提高结果图像的自然质量。 实验表明，我们的算法优于基于 CNN 的 SR 和 HDRI 的级联实现。 我们提出的方法的简要说明 拟议计划的整体流程 LDR-LR 输入首先分解为照明和反射分量。 ILL-E 和 REF-E 分别对每个组件进行增强，最后合并在一起以生成 HDR-SR 图像。 图像分解 首

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基于预测误差扩展的高动态范围图像可逆数据隐藏，张海峰，张伟，目前可逆隐藏算法主要研究对象为低动态范围（LDR）图像，而针对（HDR）图像研究较少，本文提出一种基于预测误差扩展的HDR图像可逆数

高动态GPS信号的捕获方法及性能.pdf

matlab超声成像代码HDR-美国 在这项工作中，我们将 HDR 技术应用于超声成像，我们将在不同功率级别获取的超声图像结合起来，以提高最终图像中可见的细节水平。 我们的结果强烈表明 HDR-US 成像可以提高超声在基于图像的诊断和程序指导中的效用。 一、相关论文 高动态范围超声成像， A. Degirmenci、DP Perrin 和 RD Howe， Int J CARS（2018 年）。 （免费，仅供查看的版本：） IPCAI 2018 最佳论文奖获得者 @Article{Degirmenci2018, author="Degirmenci, Alperen and Perrin, Douglas P. and Howe, Robert D.", title="High dynamic range ultrasound imaging", journal="International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery", year="2018", month="May", day="01",

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