【全网最全】图像色彩增强开源代码数据集汇总

最新推荐文章于 2025-06-05 11:24:06 发布
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#CV #人工智能 #图像色彩增强

文章列举了多篇关于图像调色和低光照条件下的图像增强研究，包括使用3DLUT技术的实时图像增强方法，如AdaInt和Zero-DCE，这些方法通过学习自适应采样间隔和色彩校正参数来提升图像质量。此外，还提到了针对低光照场景的深度网络模型，如DeepSymmetricNetwork和ReLLIE，它们利用递归注意力机制和强化学习进行定制化的低光图像增强。文章还提及了几个相关数据集，如PPR10K和MIT-Adobe-FiveK，用于训练和评估这些算法。

目录

代码-调色

代码-低光照

数据集

代码-调色

  • (CVPR2022) AdaInt: Learning Adaptive Intervals for 3D Lookup Tables on Real-time Image Enhancement-code 

在3D LUT基础上，考虑自适应采样间隔，根据颜色分布密集程度来采样；

具体地：使用低分辨率输入和网络，预测LUT参数和采样坐标（分别预测三个颜色采样坐标并笛卡尔积得到三维坐标）；

增加少量参数，训练得到结果提升；25.29--25.49

  • (ECCV2022) Neural Color Operators for Sequential Image Retouching  code
  • (ICCV2021) Deep Symmetric Network for Underexposed Image Enhancement with Recurrent Attentional Learning- code
  • (ICCV2021) Seeing Dynamic Scene in the Dark: A High-Quality Video Dataset with Mechatronic Alignment- code
  • (CVPR 2021) Learning Multi-Scale Photo Exposure Correction"  code
  • (TPAMI2020) *Learning Image-adaptive 3D Lookup Tables for High Performance Photo Enhancement in Real-time  
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全网独家--【图像色彩增强】方法梳理和问题分析
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【图像增强】色彩和像素映射-High-Resolution Image Harmonization via Collaborative Dual Transformati-2023.04.06
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之后根据mask和中间特征融合到LUT中增强高清图，最后将四者融合，并使用精调模块，得到最终结果！融合低分辨率，rgb增强图，高分辨率输入和mask，使用refined module增强最终结果！Unet进行特征升维和降维，提取中间特征和最后输出低分辨率图；现将高清图和mask降低分辨率，使用映射得到低分辨率增强图；使用3D LUT结果输出rgb增强结果；输入高清图和mask，输出增强高清图；
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仅供自己参考
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