极端曝光也稳定
一个基于傅里叶变换与对比学习的编码器-解码器网络，能从多张不同曝光图像中恢复出正常曝光的融合结果，对极端与多样化曝光条件表现出强鲁棒性。
Qu, Linhao · Liu, Shaolei · 王满宁 · 宋志坚
Information Fusion 2023
通过傅里叶变换合成具有极端和多样化曝光水平的图像来训练网络，使其能够处理实际中可能出现的极端曝光输入。
引入对比正则化损失，增强网络恢复正常曝光水平的能力，从而提升融合图像的质量。
构建了极端和随机多曝光基准数据集，并与15种传统和深度学习方法在三个数据集上广泛比较，验证了方法的优势。