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retinex model
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边缘引导的惯性 Bregman 交替线性化极小化低光图像增强
为了克服在提取暗图像中可用的先验信息方面所面临的挑战，本文提出了一种简单而有效的具有边缘提取先验的 Retinex 模型。通过设计一个边缘提取网络，直接从低光图像中捕捉精细的边缘特征，将低光图像分解为其照明和反射分量，并引入边缘引导的 Re
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4 months ago
冻结生成器优化种子以实现卓越的零光低光增强
通过实验证明，预训练生成器可以有效地实现对低光图像的增强，通过嵌入预训练生成器到 Retinex 模型中，可以回复由低光条件破坏的图像特征，并通过一种新的优化策略实现更快收敛速度。
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5 months ago
自监督图像增强网络：仅用低光图像进行训练
提出基于自监督学习的深度学习低光图像增强方法，通过基于信息熵理论和 Retinex 模型的最大熵 Retinex 模型，实现了对低光图像中亮度和反射性分离的简化，仅需分钟级别的培训即可获得图像增强，证明该方法达到了处理速度和效果方面的最新成
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4 years ago
低光照增强的深度 Retinex 分解
该论文提出了一种基于深度学习的 Retinex 模型，可以更好地应对不同环境下光照不足的图像增强问题，通过红外辅助拍摄低光图像构建了一个 LOL（Low-Light）数据集，并使用其中的图像进行训练，实验结果表明该方法在增强低光图像质量方面
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6 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。
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6 years ago
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