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龙图腾网恭喜北京大学申请的专利一种事件相机引导下的高动态范围视频生成方法及系统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：CN116456183B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2023-09-26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：202310425817.2，技术领域涉及：H04N23/60；该发明授权一种事件相机引导下的高动态范围视频生成方法及系统是由施柏鑫;杨溢鑫;韩金;梁锦秀设计研发完成，并于2023-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种事件相机引导下的高动态范围视频生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种事件相机引导下的高动态范围视频生成方法及系统，采用传统RGB工业相机和彩色事件相机的混合相机系统，并包括以下步骤：S1、利用事件循环卷积编码器处理输入的体素网格序列E得到事件特征，利用图像循环卷积编码器处理输入线性LDR视频序列L得到图像特征，并在共享特征隐空间中对齐事件特征和图像特征的多模态表达；S2、通过融合模块考虑多种模态的置信度，针对多模态表达特征逐层进行多模态融合，得到融合特征；S3、HDR视频重建：利用解码器重建得到HDR图像序列。本发明有效解决了重建视频存在的严重闪烁问题，大大提高了高动态范围视频生成质量。

本发明授权一种事件相机引导下的高动态范围视频生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种事件相机引导下的高动态范围视频生成方法，其特征在于，采用传统RGB工业相机和彩色事件相机的混合相机系统，并包括以下步骤：S1、利用事件循环卷积编码器FE处理输入的体素网格序列E得到事件特征表达FEE，利用图像循环卷积编码器FL处理输入线性LDR视频序列L得到图像特征表达FLL，并在共享特征隐空间中对齐事件特征和图像特征的多模态表达；所述事件循环卷积编码器FE和图像循环卷积编码器FL均采用多层循环卷积编码器，用于编码时序上下文信息，得到时序一致的多模态表达特征；所述的共享特征隐空间通过多阶段训练的方法来找到，实现方法为：首先进行从事件到图像的模态间重建，再进行LDR图像帧到HDR图像帧的模态内重建，或者先进行LDR图像帧到HDR图像帧的模态内重建，再进行从事件到图像的模态间重建，最后训练图像循环卷积编码器、事件循环卷积编码器、融合模块和解码器；S2、通过融合模块Ffusion考虑多种模态的置信度，针对多模态表达特征逐层进行多模态融合，得到融合特征表达FfusionFLL,FEE；S3、HDR视频重建：利用解码器FH重建得到HDR图像序列H。

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