HDR图像合成

该工具为 MATLAB 中的 ImagePatch 函数提供了图形用户界面 (GUI) 包装器，简化合成图像和 HTML 图像映射的创建过程。

混合滤波真棒深层HDR基于深度学习的HDR图像合成方法的集合多视图HDR图像合成动态场景的深度高动态范围成像（ SIGGRAPH Asia 2017 ）用于深度高动态范围成像的多尺度密集网络（ WACV 2019 ） ）具有大前景运动的深度高动态范围成像] （ ECCV 2018 ）用于无鬼影的高动态范围成像的注意力导向网络（ CVPR 2019 ） ）通过非本地网络进行深度HDR成像（ TIP 2020 ）单图HDR重建使用深CNN一次曝光即可重建HDR图像（ SiGGRAPH Asia 2017 ）深链HDRI：从单个低动态范围图像重构高动态范围图像（ IEEE Access 2018 ）深度递归HDRI：使用生成对抗网络的逆色调映射（ ECCV 2018 ）深反向色调映射（ SIGGRAPH ASIA 2017 ）学习基于单图像的HDR重建的混合损失（ ArXiv 2018 ） FHDR：使用反馈网络从单个LDR图像重建HDR图像（ Global SIP 2019 ）使用具有蒙版功能和感知损失的CNN进行单图像HDR重建（ SIGGRAPH 2020

医学影像领域中，.img/.hdr 文件格式（属于 Analyze 格式）已逐渐被淘汰。为确保图像数据的互操作性和长期保存，将这些文件转换为更通用的 DICOM 格式 (.dcm) 至关重要。

MATLAB实现图像SDR到HDR的美白效果，通过增强暗光区域的光照并减弱过曝光区域，参考了北大学者在低光照图像增强领域的研究成果和开源工程。该方法仅在光照不足的区域增强光照，保持其他区域的清晰度，特别优化了处理过曝光区域的能力。

这是用于脑部CT和MRI图像基于模型合成的MATLAB代码。通过此代码，可以根据给定的MR（T1w、T2w、PDw）和CT扫描，合成缺失的模态。代码基于SPM12软件包（及其MB工具箱），无需先行处理，完全无监督训练。如果您认为此代码有用，请在参考部分引用出处。

构建HDR的过程涉及以下要求：(1) 符合硬件和操作系统的要求；(2) 满足数据库和数据的需求，数据库需采用带日志模式；(3) 符合数据库服务器配置要求，包括主服务器和辅助服务器的一致性，如供应商、体系结构和操作系统等。

在数字图像处理领域，合成扩展法被广泛运用。例如，通过合成扩展法AB = [A;B]可以实现数据的有效整合和处理。另外，利用AB2 = [A,B(:,1:5)’]和A2 = triu(A,1)+tril(A,-1)，可以实现更精确的数据操作。这些方法不仅提高了处理效率，还优化了图像处理的质量。

使用Visual Studio 2012平台上的OpenCV3.0库，本程序能从3D CT数据中提取任意角度和位置的2D切片图像，并将这些图像合成类似X射线的2D图像。安装OpenCV库的详细步骤包括下载和设置环境变量，然后在Visual Studio中创建新项目并配置解决方案平台，选择x86或x64平台进行设置。项目属性需设置Opencv包含目录和库目录，以及添加Opencv库依赖项。

随着技术的进步，图像缝合技术在纹理合成和转移中发挥着越来越重要的作用。这项技术使得从一个图像中提取纹理并将其应用到另一个图像变得更加高效和精确。

本人持有关于图像拼接的多份资料，涵盖基于相位相关的全景图像合成技术。有意者可获取资料并获取M币奖励。