這篇文章來自 BMVC 。低光圖像增強一直是一個火熱的領域，在過去的幾十年中，有很多傳統的方法用於增強低光圖像，但這些方法都在一定程度上限制了增強效果。隨着深度學習的興起，卷積神經網絡也被應用在這個領域，這篇文章是將Retinex理論與深度學習結合的文章，下面就一起來看看這篇文章的設計方法。 項目地址：https: github.com weichen RetinexNet。 摘要 Retine ...
2021-03-28 19:52 0 359 推薦指數：
文章概述 這篇文章來自 ACM MM 2019。本文建立了一個簡單而有效的點燃黑暗（表示為 KinD）的網絡，它受 Retinex 理論的啟發，將原始圖像分解為反射率和光照兩個部分，其中光照負責光的調節，而反射率負責去除退化。通過這種方式，原始空間被解耦成兩個較小的子空間，期望得到 ...
EnlightenGAN: Deep Light Enhancement without Paired Supervision論文解讀 Motivation and introduction 最近在xiajiba看一些論文，看到了關於低光圖像增強的無監督學習的一篇論文。如題。 作者題目 ...
要點 提出了多尺度Retinex結合CNN的模型。 網絡結構中包含殘差結構，利用了每一卷積層的信息。 利用反向傳播來設定參數W、b，而不是人工設定。（在摘要中提出，且在正文中提及，但並未說明細節） Retinex理論 原理： https ...
前一段時間研究了一下圖像增強算法，發現Retinex理論在彩色圖像增強、圖像去霧、彩色圖像恢復方面擁有很好的效果，下面介紹一下我對該算法的理解。 Retinex理論 Retinex理論始於Land和McCann於20世紀60年代作出的一系列貢獻,其基本思想是人感知到某點的顏色和亮度並不 ...
http://www.cnblogs.com/sleepwalker/p/3676600.html?utm_source=tuicool http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/9502053 Retinex ...
圖像增強方面我共研究了Retinex、暗通道去霧、ACE等算法。其實，它們都是共通的。甚至可以說，Retinex和暗通道去霧就是同一個算法的兩個不同視角，而ACE算法又是將Retinex和灰度世界等白平衡理論相結合的產物。下面將依次討論，每個算法寫一個心得，歡迎拍磚。 今天 ...
LIME: Low-light Image Enhancement via Illumination Map Estimation 目錄 LIME: Low-light Image Enhancement via Illumination Map Estimation ...
引自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/81495191 背景 圖像在較低的光照下拍攝往往存在亮度低、對比度差等問題，從而影響一些high-level任務，因此低光照圖像增強的研究具有很強的現實意義。現有的方法主要分為兩類，基於直方圖均衡的方法 ...
