这篇文章来自 BMVC 。低光图像增强一直是一个火热的领域，在过去的几十年中，有很多传统的方法用于增强低光图像，但这些方法都在一定程度上限制了增强效果。随着深度学习的兴起，卷积神经网络也被应用在这个领域，这篇文章是将Retinex理论与深度学习结合的文章，下面就一起来看看这篇文章的设计方法。 项目地址：https: github.com weichen RetinexNet。 摘要 Retine ...
2021-03-28 19:52 0 359 推荐指数：
文章概述 这篇文章来自 ACM MM 2019。本文建立了一个简单而有效的点燃黑暗（表示为 KinD）的网络，它受 Retinex 理论的启发，将原始图像分解为反射率和光照两个部分，其中光照负责光的调节，而反射率负责去除退化。通过这种方式，原始空间被解耦成两个较小的子空间，期望得到 ...
EnlightenGAN: Deep Light Enhancement without Paired Supervision论文解读 Motivation and introduction 最近在xiajiba看一些论文，看到了关于低光图像增强的无监督学习的一篇论文。如题。 作者题目 ...
要点 提出了多尺度Retinex结合CNN的模型。 网络结构中包含残差结构，利用了每一卷积层的信息。 利用反向传播来设定参数W、b，而不是人工设定。（在摘要中提出，且在正文中提及，但并未说明细节） Retinex理论 原理： https ...
前一段时间研究了一下图像增强算法，发现Retinex理论在彩色图像增强、图像去雾、彩色图像恢复方面拥有很好的效果，下面介绍一下我对该算法的理解。 Retinex理论 Retinex理论始于Land和McCann于20世纪60年代作出的一系列贡献,其基本思想是人感知到某点的颜色和亮度并不 ...
http://www.cnblogs.com/sleepwalker/p/3676600.html?utm_source=tuicool http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/9502053 Retinex ...
图像增强方面我共研究了Retinex、暗通道去雾、ACE等算法。其实，它们都是共通的。甚至可以说，Retinex和暗通道去雾就是同一个算法的两个不同视角，而ACE算法又是将Retinex和灰度世界等白平衡理论相结合的产物。下面将依次讨论，每个算法写一个心得，欢迎拍砖。 今天 ...
LIME: Low-light Image Enhancement via Illumination Map Estimation 目录 LIME: Low-light Image Enhancement via Illumination Map Estimation ...
引自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/81495191 背景 图像在较低的光照下拍摄往往存在亮度低、对比度差等问题，从而影响一些high-level任务，因此低光照图像增强的研究具有很强的现实意义。现有的方法主要分为两类，基于直方图均衡的方法 ...
