EventHDR：从事件到高速HDR视频及其扩展
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了现有事件相机在重建高动态范围（HDR）视频时面临的非现实伪影和帧率不足的问题。提出了一种递归卷积神经网络，利用关键帧引导来减小稀疏事件数据导致的误差累积，并开发了新的光学系统以收集配对的高速HDR视频和事件流数据集。实验表明，该方法能够生成高质量的高速HDR视频，并在跨相机重建和计算机视觉任务中展现潜力。
本研究提出一种递归卷积神经网络，解决事件相机在重建高动态范围视频时的伪影和帧率不足问题。通过关键帧引导减少误差，并开发新光学系统收集高速HDR视频和事件流数据。实验表明，该方法生成高质量HDR视频，并在跨相机重建和计算机视觉任务中展现潜力。
