Feb, 2024

仅需要一个色彩空间：一种用于低光图像增强的高效网络

PDF
TL;DR提出了一种基于水平 / 垂直强度（HVI）的新型可训练颜色空间，该颜色空间解耦了 RGB 通道的亮度和色彩，有效改善了低光图像增强过程中的颜色和亮度伪影问题。同时，设计了一种名为 CIDNet 的新型颜色和亮度解耦网络，并在该网络中引入了轻量级交叉注意力（LCA）模块，以促进 HVI 空间中图像结构和内容信息之间的交互，同时抑制低光噪声。在 22 个定量和定性实验中，CIDNet 相较于其他先进方法在 11 个数据集上取得更好的效果。
low-light image enhancementdeep neural networkscolor and intensity decouplinghorizontal/vertical-intensitylightweight cross-attention
发现论文，激发创造
  • 亮度增强和着色：用于定制化低光图像增强的分离网络

    提出了一种称为 BCNet 的 “明亮和着色” 网络，通过引入图像着色来解决低光条件下图像增强的问题，并实现基于用户偏好的不同饱和度和颜色风格的定制增强。

    Aug, 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

  • 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

  • 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

  • 快速、灵活、稳健的低光图像增强

    本文提出一种新的自校准照明（SCI）学习框架，用于在低光环境下快速，灵活和准确地增强图像，通过耦合权值共享的级联照明学习过程来实现此任务，从而极大地减少计算成本，提高模型适用性。

    Apr, 2022

  • 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

  • 快速、轻量级恢复暗图像

    本篇论文提出一种深度神经网络结构来平衡网络延迟、内存使用率、模型参数和重建质量等因素，有效地提高了暗光环境下的图像增强处理，尤其适用于边缘设备如嵌入式系统、监控摄像头、自主机器人和智能手机等。

    Nov, 2020

  • 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

  • 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

  • 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