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HDRTransDC：基于 Transformer 变形卷积的高动态范围图像重建
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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于CNN和双重Transformer的HDT-HDR方法，用于从低动态范围（LDR）图像生成高动态范围（HDR）图像，能够有效去除虚影。该方法在图像质量和计算成本上优于现有技术，具有良好的泛化能力。
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关键要点
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提出了一种基于CNN和双重Transformer的HDT-HDR方法，用于从低动态范围（LDR）图像生成高动态范围（HDR）图像。
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该方法能够同时提取全局特征和局部特征，有效去除虚影。
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实验结果表明，该方法在图像质量和计算成本上优于现有技术，具有良好的泛化能力。
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通过特征条件生成器和噪声预测器，利用LDR特征作为扩散模型的条件，解决了虚影伪影问题。
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设计了滑动窗口噪声估计器，以减轻LDR图像饱和问题引起的语义混淆。
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延伸问答
HDT-HDR方法的主要特点是什么？
HDT-HDR方法基于CNN和双重Transformer，能够同时提取全局和局部特征，有效去除虚影。
HDT-HDR方法如何解决虚影问题？
该方法通过特征条件生成器和噪声预测器，利用LDR特征作为扩散模型的条件，解决虚影伪影问题。
HDT-HDR方法在图像质量和计算成本上表现如何？
实验结果表明，HDT-HDR方法在图像质量和计算成本上均优于现有技术。
该方法的泛化能力如何？
HDT-HDR方法对真实世界图像具有良好的泛化能力。
HDT-HDR方法使用了哪些技术？
该方法使用了深度神经网络、Transformer等技术。
如何减轻LDR图像饱和问题引起的语义混淆？
通过设计滑动窗口噪声估计器，以块为单位进行平滑噪声采样来减轻语义混淆。
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