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学习图像对比度增强的双变换网络( Learning Dual Transformation Networks for Image Contrast Enhancement )
Y Zhu X Fu A Liu
在这项工作中，我们引入了一种用于单幅图像对比度增强的对偶变换网络，通常旨在提高全局对比度和丰富局部细节。为此，我们提出了两个并行分支，通过学习不同类型的转换来分别处理这两个目标。具体来说，一个分支旨在构造全局变换曲线以提高全局对比度，而另一个分支则直接预测像素偏移量以丰富局部细节。此外，我们进一步设计了一个可微直方图损失，以提供与全局对比度相关的监督信息。这样，网络训练可以由不同的约束来指导，例如像素级均方误差和统计级直方图误差。实验表明，我们的方法可以有效地应用于各种对比条件下，与现有的方法相比具有良好的性能。
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