本文介绍了一种新方法，通过将运动对准问题转化为简单的亮度调整，生成对齐的多曝光特征，并利用深度学习技术提升高动态范围（HDR）图像的重建质量。研究表明，该方法在定性和定量评估中优于现有技术，有效处理低动态范围图像，避免过曝问题，提升HDR图像的真实细节和时序一致性。