Aug, 2023

FourLLIE：通过傅里叶频率信息增强低光图像

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TL;DR提出了一种基于 Fourier 的 LLIE 网络（FourLLIE），该网络通过在 Fourier 空间中估计幅度变换图和引入信噪比图，在改善低光图像的明亮度的同时，保持了良好的模型效率，并在四个典型数据集上优于现有最先进的 LLIE 方法。
fourier frequency informationlow-light image enhancementfourllie networkamplitude transform mapsignal-to-noise-ratio (snr) map
发现论文，激发创造
  • 学习一个卷积层模型以进行低光图像增强

    本文介绍了一种在低亮度条件下进行图像增强的轻量级神经网络，提出了全局低光强度增强和局部自适应校正的方法来解决不同图像区域的曝光问题，实验结果表明该方法在客观指标和主观视觉效果方面都表现出色。

    May, 2023

  • 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

  • CodeEnhance：一种基于码书的低光图像增强方法

    利用量化的先验知识和图像精修方法，该文提出了一种名为 CodeEnhance 的新型低光图像增强方法，通过学习从低光图像到离散码书的映射，改善图像恢复中的不确定性和噪声压制造成的纹理和颜色信息损失，并结合语义信息、码书位移和交互特征转换模块，实现了对低光图像的交互式增强。实验证明，CodeEnhance 在质量和保真度上显著提高了低光图像增强的性能，对于不均匀照明、噪声和颜色失真等各种退化具有较强的鲁棒性。

    Apr, 2024

  • 低光图像和视频增强技术的深度学习调研

    本文提出了一个包含低光图像增强算法分类、数据集、web 平台等多个方面的综述以及一个包含各种拍摄设备下的低光图像数据、在线评估多个流行算法的数据集和平台，并对各种算法在公开及自有数据集上进行了定性和定量评估。本平台，数据集以及评估指标都是公开的并被定期更新。

    Apr, 2021

  • 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

  • 低光遥感图像增强的空域频率二重域特征融合网络

    提出了一种用于低光遥感图像增强的双域特征融合网络 (DFFN)，通过将振幅信息与相位信息分别学习来实现低光增强任务，同时通过信息融合亲和块在不同阶段和尺度上组合不同的数据，通过广泛的评估，证明该方法优于现有最先进方法。

    Apr, 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

  • 基于扩散模型的卫星低光图像增强

    本文提出了一种基于扩散模型的飞行器低光图像增强方法，通过一种数据集收集方案和自动化的物理模拟生成器来对数据进行预处理。我们的方法在图像亮度增强方面表现更好，在图像质量方面与以前的方法相当。

    Jun, 2023

  • 学习语义感知知识引导低光图像增强

    该研究提出了一种新的基于语义感知的知识引导框架，结合语义分割模型在低光图像增强中学习丰富多样的先验知识，并通过三个方面的方法实现：语义感知嵌入模块、语义引导颜色直方图损失和语义引导对抗性损失。实验结果表明，该框架在多个数据集上均优于基线模型且具有良好的泛化性能。

    Apr, 2023

  • 一种基于通道先验和伽马校正的轻量级低光图像增强网络

    通过结合传统方法与深度学习技术，本研究提出了一种创新的低光图像增强网络 CPGA-Net，该网络结合了暗 / 亮通道先验、伽马校正、大气散射模型和 Retinex 理论的特征，成为一个轻量级网络，在客观和主观评价标准上取得了优异性能，为低光环境下的实际应用提供了新的解决方案。

    Feb, 2024