EAT多曝光融合网络

对抗训练保真

用对抗学习与Focal Transformer同时捕捉局部细节和全局多曝光关系，融合图像色彩更真实。

唐维 · 何发智

IEEE Transactions on Multimedia 2025

技术优势

同时抓局部和全局

Focal Transformer聚焦显著区域并建立长程多曝光关系，融合模型能够同时提取局部和全局属性。

色彩更真实

引入对抗学习，在真实图像的指导下训练，融合图像具有更好的视觉感知和色彩保真度。

跨数据集也能用

直接用训练好的模型处理另一个基准MEF数据集，融合性能依然出色，说明泛化能力可靠。

应用场景

• 计算摄影：用单模型替换传统MEF流程，在手机上直接合成高动态范围照片。
• 无人机航拍：处理航拍多曝光图像，恢复高光与阴影细节，提升测绘和巡检影像质量。
• 工业视觉检测：融合多曝光工业图像，增强缺陷区域对比度，替代传统多帧融合算法。