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本文描述了一种包括一个或多个处理器(704)的图像处理装置(700)，用于：接收(601)多个输入图像(301、302、303)；对于每个输入图像，通过将所述输入图像(301、302、303)或其滤波版本(307、308、309)分解为多个频率特定分量(313)来形成(602)分解数据集，每个频率特定分量表示所述输入图像或其滤波版本中相应频率间隔的特征的出现；使用一个或多个卷积神经网络处理(603)每个分解数据集，以形成组合图像数据集(327)；对所述组合图像数据集(327)执行(604)构建操作，所述构建操作适于从多个频率特定分量进行图像构建，从而形成表示所述输入图像组合的输出图像(333)。

本文描述了一种包括一个或多个处理器(704)的图像处理装置(700)，用于：接收(601)多个输入图像(301、302、303)；对于每个输入图像，通过将所述输入图像(301、302、303)或其滤波版本(307、308、309)分解为多个频率特定分量(313)来形成(602)分解数据集，每个频率特定分量表示所述输入图像或其滤波版本中相应频率间隔的特征的出现；使用一个或多个卷积神经网络处理(603)每个分解数据集，以形成组合图像数据集(327)；对所述组合图像数据集(327)执行(604)构建操作，所述构建操作适于从多个频率特定分量进行图像构建，从而形成表示所述输入图像组合的输出图像(333)。

基于小波变换的深度高动态范围成像的应用前景：

基于小波变换的深度高动态范围成像技术具有广阔的应用前景。传统相机在拍摄高动态范围场景时往往难以同时捕捉到亮部和暗部的细节，而基于小波变换的深度高动态范围成像技术能够有效解决这一问题。该技术通过对不同曝光下的图像进行小波变换和融合处理，使得在同一图像中可以同时呈现出较高的亮度和细节信息。因此，它在多个领域具有广泛的应用潜力，包括摄影、监控系统、无人驾驶、医学影像等。

申请人： 华为技术有限公司 发明人： 天虹·戴;袁善欣;贾旭

基于小波变换的深度高动态范围成像产生的效益：

基于小波变换的深度高动态范围成像技术带来了多方面的效益：

a) 提升图像质量：该技术能够在单张图像中捕捉到广泛的亮度范围，同时保留细节信息，从而提高图像的质量和视觉效果。

b) 提高场景感知能力：在监控系统和无人驾驶等领域，深度高动态范围成像技术能够更准确地获取场景的亮度和细节信息，提高系统对环境的感知能力和反应速度。

c) 降低后期处理成本：相比传统的多张曝光合成或后期处理方法，基于小波变换的深度高动态范围成像技术能够在拍摄过程中直接获取高质量的图像，减少了后期处理的时间和成本。

d) 扩展应用领域：深度高动态范围成像技术在医学影像领域也具有潜力，能够提供更清晰、准确的影像信息，有助于医学诊断和治疗的进一步发展。

基于小波变换的深度高动态范围成像的转化方式：

该技术的转化方式主要包括：

a) 技术推广与商业化：通过技术推广和商业化，将基于小波变换的深度高动态范围成像技术引入市场，将其应用于各个领域和行业，推动技术的实际应用。

b) 研发创新与性能优化：不断进行研发创新，提升技术的性能和稳定性，使其更适用于各种实际场景，并满足不同应用领域的需求。

c) 产业合作与合作交流：建立产业合作伙伴关系，与相关企业和研究机构开展合作交流，共同推进技术的转化和应用，并加速市场落地。

综上所述，基于小波变换的深度高动态范围成像技术具有广阔的应用前景，能够带来多方面的效益。通过技术推广、研发创新和产业合作等转化方式，可以促进该技术的应用和商业化发展。