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http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/80319| 標題: | 利用神經網路曲線模型進行RAW照片多重曝光融合 Multi-Exposure RAW Image Fusion with the Neural Curve |
| 作者: | Chuang-Wei Chueh 闕壯維 |
| 指導教授: | 莊永裕(Yung-Yu Chuang) |
| 關鍵字: | 多重曝光融合,RAW圖片到sRGB圖片,RAW圖片,神經網路曲線模型,深度學習, Multi-Exposure Fusion,RAW-to-sRGB Mapping,RAW image,Neural Curve,Deep Learning, |
| 出版年 : | 2022 |
| 學位: | 碩士 |
| 摘要: | 近年來的論文已經證明我們可以學習一個轉換RAW到sRGB的深度學習模型來取代傳統相機的訊號處理器，藉此來減少開發相機訊號處理器的時間和成本。但是近年使用智慧型手機拍照變得愈來愈普遍，智慧型手機硬體的限制使得單張照片的品質受限，常常有過曝及曝光不足的區域，難以僅藉由一個轉換RAW到sRGB的深度學習模型來完全恢復這些區域的資訊，因此我們提出一個方法來融合兩張不同曝光值的RAW影像來解決這個問題。同時使用一個神經網路曲線模型來幫助轉換RAW到sRGB影像的顏色，經過我們的實驗證實，加入曲線模型特徵可以使融合兩張RAW影像的模型在轉換顏色和合成顏色上有更好的表現。 |
| URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/80319 |
| DOI: | 10.6342/NTU202200081 |
| 全文授權: | 同意授權(限校園內公開) |
| 顯示於系所單位： | 資訊工程學系 |
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| 檔案 | 大小 | 格式 | |
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