low-light enhancement | BriefGPT

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PIE: 物理启发的低光增强
提出了一种物理启发的对比学习范式（PIE）用于低光增强，通过解决现有学习方法对严格像素对应图像对进行训练的问题，使用非配对图像进行训练；通过物理启发的对比学习模块对低光增强进行负样本生成并设计了曲线包（BoC）方法，以生成更合理的负样本；通
PDF3 months ago
CVPR基于物理四重先验的零参考低光增强
通过基于理论的光传递的光度无关先验、预训练的生成扩散模型以及轻量级版本，我们提出了一个仅使用正常光图像进行训练的零参考低光增强框架，该框架在多种场景下表现出卓越的优越性、良好的可解释性、鲁棒性和效率。
PDF4 months ago
VJT: 基于视频的联合任务模型：去模糊、低光增强和降噪
我们是第一次提出了一种高效的端到端视频转换器方法，用于视频去模糊、低光增强和去噪的综合任务。我们构建了一个新的多层转换器，每一层使用不同级别的模糊视频作为目标，以有效地学习视频的特征；此外，我们还设计了一种新的层间特征融合方案，以逐步学习视
PDF5 months ago
DarkShot: 用低计算量和高质量照亮暗图像
本文提出了一种轻量级网络，采用 Siamese Self-Attention Block (SSAB) 和 Skip-Channel Attention (SCA) 模块，提高了模型对全局信息的聚合能力，适用于高分辨率图像，并且基于对低光图
PDF6 months ago
几何感知低光图像和视频增强方法
使用几何建模的深度图先验指导低光增强，提供了改进的低光特征学习，并在各种低光增强框架中应用。
PDF6 months ago
NDELS：夜间去雾、低光增强和光抑制的新方法
本论文介绍了一种名为 NDELS 的前沿解决方案，用于改善阴霾和低光状况下的夜间图像质量，通过组合三个关键过程来增强能见度、照亮低光区域和有效抑制强光源的耀斑。与夜间去雾的有限进展不同，NDELS 提出了一种全面创新的方法，通过与八种最先进
PDF7 months ago
MM通过引导的 APSF 和梯度自适应卷积增强夜间雾图像的可见性
本研究提出了一种用于夜间雾霾图像的光晕抑制和低光增强的方法，通过学习光晕图像对来检测光源和提高低光区域的能见度，同时利用梯度自适应卷积来捕捉雾霾场景的边缘和纹理，并通过注意力机制调整低光区域，该方法在真实的夜间雾霾图像上进行了广泛的评估，实
PDFa year ago
低光雾天场景的可见性增强
本文提出了一种新方法来增强暗光雾霭场景的可见性，通过跨一致性除雾增强框架和基于物理模拟的低光雾数据集生成，实验证明该方法在各项指标上的效果优于现有方法，并通过人类视觉感知的用户研究证明了该方法的有效性和必要性。
PDFa year ago
启迪万物：当图像分割模型遇上低光图像增强
本论文提出了 Enlighten-anything 方法，结合 SAM 分割的语义意图和低光图像，采用无监督学习的零样本学习方法来改善低光图像的增强和融合，实验表明方法在 LOL 数据集上比基线提高了 3db 的峰值信噪比和 8 的结构相似
PDFa year ago
低光增强无监督网络
本文提出了一种无监督的网络，使用上下文引导的自适应光照规范来增强低光图像，并且还提出了一个能够从单个低光图像生成多个增强图像的区域自适应的 SIMO 模型，同时介绍了一个新的低光场景数据集 LLRS，该模型在公共数据集以及 LLRS 数据集
PDFa year ago
通过成对降级特征向量引导解锁低照度雨天图像恢复
本文介绍 $L^{2} RIRNet$ 神经网络，旨在实现同时处理低光和降雨的任务，此外还提出了两个有效工具 —— 快速傅里叶 - ResNet 的细节引导模块和低光 - 雨图像合成与真实数据集。
PDFa year ago
CVPR适用于暗光环境的可见光限制宽带照明光谱设计
该篇论文提出了一种通过设计宽带 VIS-NIR 范围内的辅助照明的最佳光谱，来优化 NIR2RGB 翻译的方法，以实现在完全黑暗条件下的图像捕获。
PDFa year ago
低光环境下的远程光电容抗技术图像增强
本文提出了一种基于低光照条件下的远程心率测量的技术性解决方案，并通过一个大规模的数据集，评估了在不同光照变化下 rPPG 算法（Green、ICA 和 POS）的性能，并发现在低光照条件下，人脸检测算法无法检测人脸，脉冲信号的振幅降低将导致
PDFa year ago
适应光线的学习
本研究提出了一种生物启发的方法来处理光相关的图像增强任务，使用统一的网络（称为 LA-Net）并设计了一个基于频率的分解模块来实现统一的光适应，同时在高频通道中实现了噪声抑制或细节增强。对低光增强、曝光校正和色调映射这三个任务进行了广泛实验
PDF2 years ago
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。
PDF4 years ago
基于序列分解的联合增强和降噪方法
本文提出了一种联合的低光增强和去噪策略，通过 Retinex 模型基于分解进行顺序处理，对每个组件强制施加空间平滑性，巧妙地利用权重矩阵来抑制噪声和提高对比度，实现了对低光图像的有效增强和去噪。
PDF6 years ago