单张图像HDR重建：逆转相机管道的学习方法

问题：单张图像的HDR重建是一个具有挑战性的问题，因为相机传感器的动态范围有限，无法捕捉到场景中的全部亮度范围。

解决思路：本文提出了一种基于学习的方法来逆转相机管道以实现单张图像的HDR重建。该方法使用了一个由深度神经网络组成的模型，该模型可以学习如何从低动态范围（LDR）图像中恢复出高动态范围（HDR）图像。具体地，该模型分为三个部分：1）估计相机响应函数；2）估计场景辐射度；3）HDR图像重建。这些部分都通过学习来实现，使得模型可以自动适应各种不同的相机和场景条件。

该方法在多个数据集上进行了测试，并与其他方法进行了比较。结果表明，该方法可以在保持细节和颜色准确性的同时，有效地恢复出场景中的高动态范围信息。