深度感知增强驱动的多曝光图像融合：DPE-MEF

"本文主要探讨了'Multi-exposure image fusion via deep perceptual enhancement'，即通过深度感知增强技术来实现多曝光图像融合的问题。多曝光图像融合（MEF）是一种解决自然场景高动态范围与消费级相机有限动态范围之间矛盾的方法，它通过对多张不同曝光的照片进行融合，试图捕捉场景的完整信息。在融合过程中，关键在于平衡信息量和视觉真实度，确保最终图像既包含丰富的细节又保持视觉一致性。 文章提出了一种名为DPE-MEF的深度感知增强网络，这个网络结构分为两个模块：一个模块专注于提取输入图像的细节，另一个模块则负责色彩映射和校正，以实现更高质量的融合效果。作者通过大量的实验和消融研究，证明了DPE-MEF在多曝光图像融合任务中的优越性能，无论是从定量分析还是定性的视觉效果上，都超越了现有的先进算法。 此外，DPE-MEF展示了在提高单幅图像曝光质量上的灵活性，以及在实际应用中的高效性，能够在Nvidia 2080Ti GPU上以每秒超过60对的速度处理720p分辨率的图像，这对于实时性和实用性具有重要意义。研究者还提供了GitHub代码供读者参考，以便于进一步研究和应用。 整篇文章的导言部分强调了摄影中常见的曝光不足和过度问题，以及MEF作为一种简单且广泛应用的解决方案的重要性。MEF方法的优势在于其无需专业设备和复杂知识，易于在日常生活中实施，从而弥补了单张照片记录场景信息的局限性。通过深度感知增强技术，DPE-MEF旨在提供一种更加直观且高效的图像融合方法，推动了多曝光图像处理领域的技术进步。"