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最新推荐文章于 2025-02-17 15:05:41 发布
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TPAMI 2025 | 噪声自回归：一种无需任务相关数据的新学习范式用于低光图像增强
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04-16 272
基于深度学习的低光图像增强（LLIE）任务旨在利用深度神经网络增强图像的光照，同时保持图像内容不变。从训练数据的角度来看，现有方法主要通过以下三种数据类型之一来完成LLIE任务：配对数据、非配对数据和无参考数据。每种数据驱动的方法都有其独特的优势，例如，基于无参考数据的方法对训练数据的要求非常低，能够在许多场景中满足人类需求。本文提出了一种利用纯高斯噪声来完成LLIE任务的方法，进一步降低了LLIE任务对训练数据的要求，并可以作为实际应用中的另一种替代方案。
CVPR2020(Enhancement)：论文解读《Zero-Reference Deep Curve Estimation for Low-Light Image Enhancement》
要相信光
08-15 1万+
文章目录原文地址论文阅读方法初始（Abstract & Introduction & Conclusion）相知（Body）2. Related WorkConventional MethodsData-Driven Methods3. Methodology3.1 Light-Enhancement Curve (LE-Curve)3.2 DCE-Net3.3 Non-Reference Loss Functions4. Experiment4.1 Ablation Study4.2 Be
3、Zero-DCE论文学习
clf20731的博客
05-28 2295
分类：Zero-shot Learning数据集：SICE、NPE、LIME、MEF、DICM、VV、DARK FACEspatial consistency loss（空间一致性损失函数）exposure control loss（曝光控制损失函数）color constancy loss（颜色恒定损失函数）illumination smoothness loss（照明平滑度损失函数）评估标准：User Study PI;PNSR SSIM;现存难点。
低照度图像数据集
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SICE：基于CNN的多曝光图像增强网络论文解读
CleMints的博客
11-28 7587
目录 一、 文章摘要概述 这是一篇2018年图像处理领域Top之一的TIP期刊文章，针对过曝光/欠曝光的单图像对比度增强(SICE)，相较于之前的调整色调曲线以矫正输入图像的对比度不能有效增强图像细节问题，提出使用卷积神经网络(CNN)分步训练多个SICE图像增强器，在提升图像对比度同时保恢复了图像细节。为此，文章创新性的做了如下工作： 建立一个大规模的多曝光图像数据集，包含多场景高分辨率图像序...
【4K-Resolution Photo Exposure Correction at 125 FPS with ∼8K Parameters】
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数据融合matlab代码-SICE:从多重曝光图像中学习深层单图像对比度增强器（TIP2018）
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数据融合matlab代码从多重曝光图像中学习深层单图像对比度增强器 抽象的 由于不良的照明条件和数字成像设备的动态范围有限，因此记录的图像通常曝光不足/曝光过度且对比度较低。 大多数以前的单图像对比度增强（SICE）方法都会调整色调曲线以校正输入图像的对比度。 但是，由于单个图像中的信息有限，这些方法通常无法揭示图像细节。 另一方面，如果我们可以从适当收集的培训数据中学习更多信息，则可以更好地完成SICE任务。 在这项工作中，我们建议使用卷积神经网络（CNN）来训练SICE增强器。 一个关键问题是如何为端到端CNN学习构建低对比度和高对比度图像对的训练数据集。 为此，我们建立了一个大规模的多重曝光图像数据集，其中包含589个精心挑选的高分辨率多重曝光序列和4,413张图像。 采用十三种代表性的多曝光图像融合和基于堆栈的高动态范围成像算法来生成每个序列的对比度增强图像，并进行主观实验以筛选质量最好的图像作为每个场景的参考图像。 利用构建的数据集，可以轻松地将CNN训练为SICE增强器，以改善曝光不足/曝光过度图像的对比度。 实验结果证明了我们的方法相对于现有SICE方法的优势，并且具有很
二维码提升对比度文献调研(2)--Zero-Reference Deep Curve Estimation for Low-Light Image Enhancement
爱学习爱运动的专栏
07-30 661
简介 论文 （期刊和发表时间） Zero-Reference Deep Curve Estimation for Low-Light Image Enhancement (CVPR 会议 2020) 论文链接 https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Guo_Zero-Reference_Deep_Curve_Estimation_for_Low-Light_Image_Enhancement_CVPR_2020_paper.html 源代码
【论文笔记】—低光图像增强—Zero-reference—ZeroDCE—2020-CVPR
chaiky的博客
08-23 3932
该文章提出了一种 light-weight deep network 的方法用于解决 Low-Light 图像增强问题。它将这个任务转换为了一个 image-specific 曲线估计问题(图像作为输入，曲线作为输出)，这类曲线对在输入的动态范围内进行像素级调整，从而获得增强图像。作者通过设置一系列 non-reference 的损失函数(可以间接反映增强质量)，使得网络在没有任何参考图像的情况下能够进行 end-to-end 训练。...
基于零参考深度曲线估计的暗光图像增强
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天下事以难而废者十之一，以惰而废者十之九。——《严氏家训·议兵篇》
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在实验部分，研究者使用了SICE数据集的一部分（包含3022张不同曝光程度的图像，其中2422张用于训练）和DARK FACE数据集（包含9000张未标注的低光照图像）进行训练。通过移除不同的损失函数，研究者验证了每个损失...
弱光增强现有数据集和评价指标
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常见低光图像增强数据集
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01-10 7751
早期的数据集通常用于传统和基于模型的方法，这对数据的数量和质量没有严格的要求，随着深度学习在低光图像增强领域的发展，一个优质的低光图像增强通常需要庞大且成对的数据集，首先得足够庞大，能够全面反映真实世界里问题、图像及概念的各种变化。接下来，我们会列举一些现有的典型数据集
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微光图像增强（LIE）旨在提高在微光条件下拍摄的图像的对比度和恢复细节。以前的大多数LIE算法使用具有几个手工制作的先验的单个输入图像来调整照明。然而，由于单个图像中的信息有限以及手工制作的先验的适应性差，这些解决方案往往无法揭示图像细节。为此，我们提出了PairLIE，这是一种无监督的方法，可以从微光图像对中学习自适应先验。首先，当两个输入共享相同的图像内容时，期望网络生成相同的干净图像。为了实现这一点，我们将Retinex理论应用于网络，并使两个反射率分量一致。
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文章目录一、引出问题 传统的单一图像对比度增强方法包括基于直方图和Retinex理论，但由于自然场景的复杂性和单张图像包含的信息有限，往往很难产生高质量的结果。 因此有了基于多曝光图像序列的图像增强，主要有多曝光图像融合(MEF)和高动态范围图像堆叠（stack-based HDR image），再加上色调映射，但这些序列图像中会，存在模糊或者物体移动，导致得到的结果产生伪影。 为了解决上述问题，这篇文章构造了一个大规模的多曝光率图像数据集，包含不同曝光率的低对比度图像及其对应的高质量参考图像，这个对应的参
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# 一、瓶颈问题： ## 1、如何在无ground truth和通用参考指标情况下构建统一的图像融合模型？ 传统的融合框架、融合规则的有限选择和手工设计的复杂性限制了性能的提高。在端到端模型中，融合问题通过依赖监督学习的ground truth或专门设计的无监督学习度量来解决。然而，<u>不存在多个任务的通用基本事实或无参考指标。</u>然而，不存在多个任务的通用基本事实或无参考指标。这些问题是构建统一模型和有监督或无监督学习应用的主要障碍。
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SICE数据集
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### SICE 数据集简介 SICE（Synthetic Image Color Enhancement）数据集是一种广泛应用于计算机视觉领域中的图像增强研究的数据集合。该数据集主要由合成彩色图像组成，旨在帮助研究人员开发和测试色彩增强算法的效果[^3]。 #### 主要特点 SICE 数据集的特点在于其提供了大量经过人工标注的真实场景图片以及对应的增强版本。这些图片涵盖了多种光照条件下的复杂环境，从而使得基于此数据集的研究能够更全面地评估算法在不同情况下的表现能力。此外，它还特别适合用于低光条件下物体识别任务的改进工作[^4]。 #### 应用范围 除了基本的颜色校正外，利用 SICE 还可以探索以下几个方面的工作： - **弱光环境下目标检测优化**：类似于提到过的 MS COCO 小型物件挑战解决方案 [^1] ，也可以尝试采用类似的策略来提升夜间或者昏暗场所内的物品发现率。 - **语义分割质量提高**：通过对原始素材应用先进的色调调整技术后再进行分析处理，可以获得更加精确的结果。 - **跨模态学习迁移**：由于存在配对样本结构，因此非常适合用来做无监督域适应实验设计。 ```python import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io, exposure def load_sice_image(path): img = io.imread(path) hist_equalized_img = exposure.equalize_hist(img) # Example of histogram equalization on an image from the dataset. return hist_equalized_img example_path = 'path_to_sice_dataset/example.jpg' enhanced_example = load_sice_image(example_path) plt.figure(figsize=(8,6)) plt.imshow(enhanced_example) plt.axis('off') plt.show() ``` 上述代码片段展示了如何加载一张来自 SICE 的照片并对其进行直方图均衡化操作的一个简单例子。
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