中文说明： 我们建议无寄生图象的、 高动态范围 (HDR) 图像合成算法使用矩阵低秩完成框架，我们称之为 RM HDR。我们的基础辐照度的地图和低动态范围 （LDR） 图像曝光呈线性关系的假设，制订无寄生图象的区域检测作为秩极小化问题。我们将纳入约束上移动对象， 即、 稀疏性、 连接性和先验论下和暴露区域到框架上。在实际的图像集合上的实验结果表明 RM HDR 通常可以提供在合成 HDR 图像质量的重大收获了先进的方法。此外，复杂性进行了分析，揭示了计算优点的 RM HDR 在去除鬼影的人类发展报告 》 的最新进展。 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报
English Description：
We propose a ghost-free high dynamic range (HDR) image synthesis algorithm using a low-rank matrix completion framework, which we call RM-HDR. Based on the assumption that irradiance maps are linearly related to low dynamic range (LDR) image exposures, we formulate ghost region detection as a rank minimization problem. We incorporate constraints on moving objects, i.e., sparsity, connectivity, and priors on under and over exposed regions into the framework. Experiments on real image collections shows that the RM-HDR can often provide significant gains in synthesized HDR