Deep Chain HDRI: إعادة بناء صورة ذات نطاق ديناميكي عالٍ من صورة واحدة ذات نطاق ديناميكي منخفض

في هذا البحث، نقترح نموذج شبكة عصبية عميقة جديد يعيد بناء صورة ذات نطاق ديناميكي عالٍ (HDR) من صورة واحدة ذات نطاق ديناميكي منخفض (LDR). يعتمد النموذج المقترح على شبكة عصبية تلافيفية تتكون من طبقات تلافيفية موسعة، ويستنتج صور LDR بتعريضات وإضاءات مختلفة من صورة LDR واحدة لنفس المشهد. ثم يمكن تكوين الصورة HDR النهائية عن طريق دمج هذه النتائج الاستنتاجية. من السهل نسبيًا للطريقة المقترحة العثور على التقابل بين الصورة LDR وصورة HDR ذات عمق بت مختلف بسبب البنية المتسلسلة التي تستنتج العلاقة بين صور LDR ذات التعريضات الأفتح (أو الأغمق) من صورة LDR معينة معطاة. الطريقة لا تقتصر فقط على توسيع النطاق الديناميكي، بل لها أيضًا ميزة استعادة معلومات الضوء من العالم الفيزيائي الحقيقي. بالنسبة للصور HDR التي تم الحصول عليها بالطريقة المقترحة، كان مؤشر جودة HDR-VDP2 Q، وهو أكثر مقاييس تقييم الصور HDR شيوعًا، 56.36 لشاشة بدقة 1920×1200 بكسل، مما يمثل تحسينًا بمقدار 6 مقارنة بنتائج الخوارزميات التقليدية. بالإضافة إلى ذلك، عند مقارنة قيم نسبة الإشارة إلى الضوضاء القصوى للصور HDR المحددة باللون التي تم إنشاؤها بواسطة الخوارزميات المقترحة والتقليدية، كان القيمة المتوسطة التي حصلت عليها الخوارزمية المقترحة هي 30.86 ديسيبل، وهي أعلى بمقدار 10 ديسيبل من تلك التي حصلت عليها الخوارزميات التقليدية.