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DARK: 降噪、放大、修复工具箱
该论文引入了一种新颖的轻量级计算框架，利用先进的机器学习和卷积神经网络 (CNNs) 来增强低光条件下的图像。通过应用 Retinex 理论的见解和图像恢复网络方面的最新进展，我们的方法开发了一个高效处理光照分量并通过优化的卷积块集成上下文
PDFa month ago
利用流向导对齐和增强特征聚合改进括号图像修复和增强
通过提出的 IREANet 框架，该研究致力于解决从一系列噪声、模糊和低动态范围多曝光 RAW 输入中恢复高质量高动态范围（HDR）图像的 Bracket Image Restoration 和 Enhancement 任务。
PDF3 months ago
RoGUENeRF：一个稳健的几何一致的通用 NeRF 增强器
提出了 RoGUENeRF 神经渲染增强器，利用 2D 和 3D 技术来提高渲染质量和几何一致性，修复高频纹理并解决摄像机标定问题。
PDF4 months ago
LoLiSRFlow: 跨尺度变换器条件流的联合单图像低光增强与超分辨率
通过提出一种新的网络模型，名为 LoLiSRFLow，该模型可以同时处理低光照、低分辨率以及增强和超分辨率的问题，并通过引入条件概率分布和可逆网络等技术来实现有效的图像恢复。
PDF4 months ago
Clarity ChatGPT: 一种交互式和自适应的图像修复和增强处理系统
Clarity ChatGPT 是一个整合了 ChatGPT 的会话智能和多个图像恢复增强方法的系统，具有精确的图像降级分类、无参考图像质量评估、区域特定处理和先进的融合技术等创新功能，有效提升了图像恢复和互动能力，填补了现有视觉 - 语言
PDF7 months ago
SJTU-TMQA：一种用于带纹理映射的静态网格的质量评估数据库
该研究创建了一个大规模的纹理网格质量评估数据库，通过主观实验获得平均意见得分，并评估了 13 种先进的客观指标，结果显示需要更有效的客观指标。
PDF9 months ago
通过提示策略增强评论文本的多领域情感分析
采用 RP-CoT 促进策略可以极大提升情感分析的准确性。
PDF10 months ago
基于颜色校正和新成员函数的快速尘沙图像增强
基于颜色校正和新的成员函数，提出了一种新的模型来增强沙尘图像，包括颜色偏移校正、雾霾去除和对比度亮度增强，并通过多张真实沙尘图像的测试和评估，实验结果表明该模型在有效去除红色和黄色偏移以及提供高质量和多样化的沙尘图像方面优于当前的研究。
PDFa year ago
ChatGPT 失败的分类存档
研究对 ChatGPT 的失误进行系统分析，提出了 11 类失误，并讨论了聊天机器人的风险、局限性和社会影响，目的是帮助研究人员和开发者提升未来的语言模型和聊天机器人。
PDFa year ago
HIFI-Net：一种用于增强水下图像的新型网络
本文提出了一种新颖的网络，名为 HIFI-Net，用于增强水下图像，它包含一个基于强化融合单元（RFU）的 Haar 小波图像强化的强化融合模块（RFM-Haar），用于融合原始图像及其内部的重要信息，以获得更好的增强效果。实验结果表明，所
PDF2 years ago
使用领域对抗学习的全能水下图像增强
本文介绍了一种用于增强不同水域下水下图像的模型，采用深度学习技术，通过对图像特征进行无关领域的学习，提高了图像增强的性能，并在物体检测任务中表现出了显著的改善。
PDF5 years ago
ECCV基于多尺度分数各向异性张量的二维和三维血管结构增强
本文研究了利用 Hessian 矩阵检测曲线状血管结构的可行性和局限性，并提出了一种新的增强函数以克服现有方法的不足，该方法已通过合成和真实的 2D 和 3D 生物医学图像的定量和定性评估，并与现有方法进行了比较，实验结果证明我们提出的方法
PDF5 years ago
CVPR暗光环境下的图像识别
推出一种用于处理低光强下传感器的原始短曝光图像的数据集，运用端到端的深度卷积神经网络进行学习，取代传统的图像处理流程并取得了良好的效果。
PDF6 years ago
MSR-net: 使用深度卷积网络进行低光图像增强
利用卷积神经网络和 Retinex 理论，基于低光照条件下图像对比度很低的事实，提出了一个低光照图像增强模型。通过实验，证明该模型在质量和量化方面比其他同类模型有优势。
PDF7 years ago
MM使用 Bernstein 多项式的灰度图像增强
本文介绍了一种增强灰度图像的方法，该方法基于分段线性函数，采用伯恩斯坦多项式计算这些函数的插值节点。
PDF10 years ago