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除了提高低光图像亮度( Beyond Brightening Low-light Images )
Y Zhang X Guo J Ma W Liu J Zhang
在弱光条件下拍摄的图像经常会出现（部分）可视性差的情况。除了不满意的灯光之外，多种类型的退化，如噪音和色彩失真，由于相机的有限质量，隐藏在黑暗中。换句话说，光是调高暗区的亮度，必然会放大污染。因此，弱光图像增强不仅要使暗区域变亮，而且要去除隐藏的伪影。为了实现目标，本工作构建了一个简单但有效的网络，该网络受到Retinex理论的启发，将图像分解为两个组件。遵循分而治之的原则，一个组件（照度）负责光调节，而另一个组件（反射率）负责降解去除。这样，原始空间被解耦成两个较小的子空间，期望得到更好的正则化/学习。值得注意的是，我们的网络是用不同曝光条件下拍摄的成对图像训练的，而不是使用任何地面真相反射率和光照信息。我们进行了大量的实验来证明我们的设计的有效性和它相对于现有技术的替代方案的优越性，特别是在对严重视觉缺陷的鲁棒性和调节光线水平的灵活性方面。我们的代码可以在https://github.com/zhangyhuaee/kindplus上公开获得。
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