摘要
本发明公开了一种基于多曝光宽动态图像的训练数据构造方法及装置,包括:获取目标宽动态视频RAW数据,并对目标宽动态视频RAW数据执行数据拆分操作,得到若干个曝光线性数据;对于每个曝光线性数据,根据预先确定出的特性叠加参数,对该曝光线性数据执行特性叠加操作,得到曝光输出数据;基于所有曝光输出数据,构造训练数据对;其中,训练数据对中包括目标宽动态视频RAW数据对应的宽动态映射后图像。可见,实施本发明能够智能化对多曝光宽动态图像执行训练数据的构造以得到对应的数据对,有利于增强图像训练数据集,以及能够帮助深度学习网络在实际多曝光宽动态的图像处理过程中提升图像处理的准确性及智能性,进而有利于提高图像处理的质量。
技术关键词
相机响应曲线
宽动态图像
数据构造方法
线性
像素
错位叠加算法
视频
可执行程序代码
噪声
计算机存储介质
图像处理
格式
深度学习网络
运动
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