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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种基于Raw域的双支路HDR视频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：CN115841523B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202211113812.8，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种基于Raw域的双支路HDR视频重建方法是由岳焕景;彭昱博;杨敬钰设计研发完成，并于2022-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Raw域的双支路HDR视频重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Raw域的双支路HDR视频重建方法，属于视频信号处理技术领域；一种基于Raw域的双支路HDR视频重建方法，具体包括如下步骤：S1、建立合成的Raw域视频HDR数据集；S2、基于S1设计双支路Raw视频HDR重建算法；S3、训练模型；S4、将测试集中低动态范围LDR的Raw视频序列输入到模型中，得到相应的高动态范围的输出结果；本发明在Raw域合成了第一个模拟真实噪声分布的视频HDR数据集，为夜晚或极端场景下HDR重建方法的训练和评估提供了基准数据集；同时利用所提出的内容增强模块，实现了困难场景下带噪LDR视频的动态范围扩展。

本发明授权一种基于Raw域的双支路HDR视频重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Raw域的双支路HDR视频重建方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1、建立合成的Raw域视频HDR数据集：建立Raw数据集，具体包括以下内容： S101、源sRGB视频数据选择：选择若干个现有的sRGB域HDR视频和高质量视频数据集作为源sRGB视频数据，每个HDR视频通过选定的曝光参数重新曝光来模拟交替曝光LDR视频序列； S102、Raw数据集建立：通过模拟相机成像管道流程，将sRGB视频转换为Raw视频数据集，具体步骤为：获取逆相机响应曲线→模拟bayer格式→数据增强→重新曝光→添加噪声得到Raw域的HDR和LDR图像，将所得的Raw域的HDR和LDR图像作为Raw域的训练数据对； S2、设计重建算法：基于S1中所得的数据对，采用LDR的Raw帧和HDR的Raw帧作为训练对来设计双支路Raw视频HDR重建算法； S3、训练模型：基于S2中所设计的重建算法来搭建模型，并利用深度学习框架Pytorch平台训练模型，在整个数据集上迭代15个epcoh，随后减小学习率至0.00001，继续迭代直到损失收敛，得到最终模型； S4、输出结果：将测试集中的低动态范围的Raw视频序列输入到S3中所得的最终模型中，得到相应的高动态范围的输出结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人天津大学，其通讯地址为：300072 天津市南开区卫津路92号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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