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基于无监督学习的多尺度曝光融合
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种无监督学习的多尺度曝光融合算法，解决了在HDR场景中将不同曝光的LDR图像融合成高质量LDR图像的问题。通过新颖的损失函数和多尺度策略，算法显著提高了图像质量，保留了场景深度和局部对比度。实验结果显示，该算法优于现有方法。
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关键要点
- 该研究提出了一种无监督学习的多尺度曝光融合算法。
- 算法解决了在HDR场景中将不同曝光的LDR图像融合成高质量LDR图像的问题。
- 引入了新颖的损失函数以提高融合图像的质量。
- 采用多尺度策略以更好地保留场景深度和局部对比度。
- 实验结果表明，该算法优于现有的曝光融合方法。
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