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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于渐进式对齐融合深度展开模型的高动态范围图像重建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120031939B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510188268.0，技术领域涉及：G06T7/55；该发明授权一种基于渐进式对齐融合深度展开模型的高动态范围图像重建方法是由倪张凯;李心悦设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于渐进式对齐融合深度展开模型的高动态范围图像重建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及高动态范围图像重建领域，提出了一种基于渐进式对齐融合深度展开模型的高动态范围图像重建方法，包括以下步骤：步骤S1多曝光高动态范围图像重建问题建模；步骤S2多曝光高动态范围图像重建问题迭代求解；步骤S3深度展开模型搭建；步骤S4模型训练；本发明从最大后验问题角度建模多曝光高动态范围图像重建，引入约束低动态范围图像之间空间对应关系的先验正则化项，将任务分解为对齐和融合子问题，并以交替渐进的方式解决，以获得高质量的结果，本发明开发了一个可解释和鲁棒的渐进对齐和融合深度展开网络，具有更先进的性能。

本发明授权一种基于渐进式对齐融合深度展开模型的高动态范围图像重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于渐进式对齐融合深度展开模型的高动态范围图像重建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1 多曝光高动态范围图像重建问题建模从最大后验问题的角度对多曝光高动态范围图像重建问题进行建模，引入约束低动态范围图像之间空间对应关系的先验正则化项，得到重建的优化目标函数，如下所示： 其中， 表示正常曝光的参考图像，重建目标的高动态范围图像与  需要在内容上对齐；，， 分别是三张不同曝光图像 ，， 的退化矩阵； 是重建目标，即高动态范围图像，， 是引入的辅助变量； 和  是用来描述空间对应关系的先验正则化项，，是各正则项对应的权重系数； 步骤S2 多曝光高动态范围图像重建问题迭代求解对优化目标函数的求解首先松散为对齐问题和融合问题两个子问题，然后采用迭代的方法对两个子问题进行求解，从而整个问题的求解以在两个子问题之间交替求解的迭代方式解决，直到问题收敛找到最优解； 步骤S3 深度展开模型搭建将步骤S2中推导得到的迭代公式进行展开，每一个阶段对应一个深度展开模块，每个阶段所对应的模块结构相同，参数不共享，将各个阶段的深度展开模块堆叠起来，搭建得到深度展开模型； 步骤S4 模型训练训练步骤S3的渐进式对齐融合深度展开模型。

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