MMJul, 2021

ReLLIE：深度强化学习用于定制化低光图像增强

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TL;DR本研究提出了一种基于深度强化学习的新型低光图像增强方法，称为 ReLLIE，将 LLIE 建模为马尔可夫决策过程，使用轻量级网络计算像素级图像特定曲线，利用非参照损失函数计算的奖励来增强输入的低光图像，ReLLIE 不是进行一一图像转换，而是学习策略，从而可以处理各种低光测量数据，提供定制增强输出。
low-light image enhancementdeep reinforcement learningcustomized enhancementmarkov decision processnon-reference loss functions
发现论文，激发创造
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    Apr, 2021

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    May, 2023

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    Aug, 2023

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    Feb, 2024

  • CodeEnhance：一种基于码书的低光图像增强方法

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    Apr, 2024

  • 超高清低光图像增强：基准及基于 Transformer 的方法

    介绍了一种基于 Transformer 的低光图像增强方法，通过大规模数据库的系统基准测试，证明该方法优于现有算法，并提出利用该算法作为前处理步骤可以显著提高低光条件下的面部检测性能。

    Dec, 2022

  • LLDiffusion: 低光图像增强中的扩散模型中学习衰减表示

    提出了一种基于扩散模型的降级感知学习方案，通过有效整合降级表示和图像先验进程，从而改善图像增强效果。并且在多个基准数据集上的实验证明，该方法在定量和定性上优于现有的低光图像增强方法。

    Jul, 2023

  • 低光图像增强的扰动学习

    通过使用 TroubleMaker 学习策略在低光图像增强任务中训练使用正常光图像作为输入的模型，结合 Global Dynamic Convolution 模块，本文提出的方法在公共数据集上取得与最先进方法竞争性的性能。

    Feb, 2024

  • ClassLIE：面向低光图像增强的结构和光照自适应分类模型

    本文提出了一种结合 CNN 和 transformers 的新型框架 ClassLIE，通过综合和区域化的方式对低光图像中的结构和光照信息进行分类和自适应学习，从而显示出更好的增强性能。实验证明，ClassLIE 在五个基准数据集上达到了最先进的表现，LOL 数据集上的 PSNR 和 SSIM 分别为 25.74 和 0.92。

    Dec, 2023

  • FLIGHT Mode On: 一种轻巧的网络用于低光图像增强

    本文提出了一种新的 LLIE 方法 FLIGHT-Net，它使用一系列的神经架构模块来解决低照度下直方图抑制和信噪比低的问题，通过像素级场景依赖的照明调整来调节照明条件，在包含通道注意力和去噪子块的第二个块的输出中产生输出图像，其高效的神经网络架构只使用 25K 个参数，并实现了最新的性能。

    May, 2023