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low-light video enhancement
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基于时空一致的光照和反射分解的低光视频增强
通过引入创新的基于 Retinex 的视频分解策略，结合动态相邻帧的相关性和场景级连续性约束，以及双结构增强网络的交互机制，该研究实现了在低光环境下视频的增强和一致分解，超越了现有的方法，达到了最新的性能水平。
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a month ago
Light-VQA+: 光照校正的视频质量评估模型与视觉语言引导
最近，“用户生成内容 (UGC) 视频” 在我们的日常生活中变得越来越受欢迎。然而，由于摄影设备和技术的限制，UGC 视频经常遭受曝光不足的问题。因此，提出了一些视频曝光校正 (VEC) 算法，包括低光视频增强 (LLVE) 和过曝视频恢复
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2 months ago
MM
FastLLVE: 强度感知查找表实时低光视频增强
提出了一种名为 FastLLVE 的高效管道，利用查找表（LUT）技术有效地保持帧间亮度一致性，从而实现低延迟和低复杂度的低光场景视频增强操作。
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a year ago
Light-VQA: 低光视频增强的多维质量评估模型
通过构建 LLVE-QA 数据集并提出 Light-VQA 模型，本文针对 UGC 视频中的低照度造成视觉下降问题，同时考虑视觉质量评估方法，提供了一种基于特征融合的新型解决方案，该模型在 LLVE-QA 数据集和公共数据集上表现出最好的性
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a year ago
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