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基于卷积神经网络的多曝光图像融合方法研究与实现的任务书
任务书
一、任务背景
随着数字摄影技术的逐渐普及，多曝光技术逐渐被广泛应用于摄影和计算机视觉中。多曝光技术是指将多张曝光不同的照片通过软件处理合成一张高质量的图像。它可以在保留场景中最亮和最暗区域的同时减少背景噪声，并提高图像的动态范围和细节。目前，多曝光图像融合算法的研究已成为计算机视觉领域的热点和难点之一。
卷积神经网络是近年来计算机视觉领域中一个重要的研究方向，它能够自动地学习特征，并在图像分类、目标检测和图像分割等任务上取得了优异的性能。因此，基于卷积神经网络的多曝光图像融合方法成为当前研究的一个重要方向。
二、任务描述
本课题要求研究基于卷积神经网络的多曝光图像融合方法，具体任务如下：
1.结合多曝光技术和卷积神经网络，设计一种多曝光图像融合的神经网络模型。该模型能够通过输入多张曝光不同的图像，输出一张高质量的合成图像。
2.实现所设计的神经网络模型，并对其进行训练和优化。通过训练数据和验证数据的实验结果，对模型进行调整和改进。
3.对所设计的模型进行评估。通过多种评估指标（如PSNR、SSIM、LPIPS等）对模型的性能进行评估，并与已有的多曝光图像融合算法进行比较。
4.对所实现的算法进行应用实践。将算法应用于真实的多曝光图像融合任务中，并对处理结果进行测试和优化。
三、任务要求
1.阅读相关文献，了解多曝光技术和卷积神经网络的基本原理和发展趋势。
2.设计合理的神经网络模型，能够准确地融合多张曝光不同的图像。
3.使用常见的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等），完成神经网络的实现和训练。
4.对实验结果进行充分的分析和讨论，能够解释算法的性能差异和改进思路。
5.撰写完整、规范的任务书和实验报告，并按时完成任务。
四、参考文献
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