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2024-09-26 16:29:54
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原创 Semantic-Guided Zero-Shot Learning for Low-Light ImageVideo Enhancement
Semantic-Guided Zero-Shot Learning for Low-Light Image/Video Enhancement
2023-11-09 22:13:09
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原创 Semantic-Guided Zero-Shot Learning for Low-Light ImageVideo Enhancement
论文阅读之 Semantic-Guided Zero-Shot Learning for Low-Light Image/Video Enhancement
2023-11-09 22:07:56
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原创 Zero-Shot Enhancement of Low-Light Image Based on Retinex Decomposition
微光图像增强是两项具有挑战性的任务，一是不仅要考虑亮度恢复，还需要同时考虑图像对比度、图像去噪和颜色失真等问题。其次，现有的弱光增强方法的有效性依赖于泛化性能较差的成对或非配对训练数据。为了解决这些难题，本文提出了一种新的基于学习的零射弱光增强分解方法，称为ZERRINNet。==为此，我们首先设计了N-Net网络，并结合噪声损失项，通过估计低光图像的噪声来对原始低光图像进行去噪。==此外，利用RI-Net来估计反射分量和照明分量，为了解决颜色失真和对比度，
2023-11-09 10:30:36
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原创 Retinexformer One-stage Retinex-based Transformer for Low-light Image Enhancement
在增强弱光图像时，许多深度学习算法都基于 Retinex 理论。然而，Retinex 模型并没有考虑隐藏在黑暗中或由亮光过程引入的损坏。此外，这些方法通常需要繁琐的多阶段训练管道，并且依赖于卷积神经网络，在捕捉长距离依赖关系方面存在局限性。在本文中，我们提出了一个简单而原则性强的基于 Retinex 的单阶段框架（ORF）。ORF 首先估计照度信息以照亮低照度图像，然后恢复损坏的图像以生成增强图像。我们设计了一个光照引导变换器（IGT），利用光照表征来引导不同光照条件区域的非局部交互建模。
2023-10-17 17:04:59
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原创 SurroundNet Towards Effective Low-Light Image Enhancement
论文阅读之surround net
2023-09-15 21:46:21
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原创 论文阅读之 Ultra-High-Definition Low-Light Image Enhancement A Benchmark and Transformer-Based Method
论文阅读之 Ultra-High-Definition Low-Light Image Enhancement: A Benchmark and Transformer-Based Method
2023-08-27 17:04:05
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原创 论文阅读之: DNF Decouple and Feedback Network for Seeing in the Dark
论文阅读 低光照图像增强
2023-08-27 16:59:15
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原创 论文阅读之 Ultra-High-Definition Low-Light Image Enhancement: A Benchmark and Transformer-Based Method
提出一个新的数据集（大型数据库组成的图像分辨率4 k和8 k）我们进行系统的基准研究和提供一个当前LLIE算法的比较。作为第二贡献,比起我们介绍LLFormer的基于变压器光线增强方法。LLFormer的核心组件是基于axis的多头selfattention和跨层关注的融合,大大降低了线性复杂度。广泛的新的实验数据集和现有的公共数据集显示LLFormer优于最先进的方法。我们还表明,利用现有LLIE方法训练对我们的基准作为预处理步骤显著提高下游任务的性能,例如,在光线暗的条件下人脸检测。
2023-08-18 10:07:17
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原创 Incorporating Convolution Designs into Visual Transformers
***然而，纯变压器架构通常需要大量的训练数据或额外的监督，以获得与卷积神经网络（CNNs）相当的性能。为了克服这些限制，我们分析了直接从NLP中借用变压器架构时的潜在缺陷。在此基础上，==我们提出了一种新的卷积增强图像变压器（CeiT），==它结合了cnn在提取低水平特征、增强局部性和变压器在建立远程依赖关系方面的优势。对原变压器进行了三个修改：1）我们设计了一个图像到令牌（I2T）模块，而不是直接的标记化，该模块；2)每个编码器块中的前馈网络被替换为。
2023-04-27 16:14:45
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原创 dpfnet
论文阅读之：**DPFNet: A Dual-branch Dilated Network with** **Phase-aware Fourier Convolution for Low-light** **Image Enhancement**
2022-09-25 23:01:28
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原创 高分变率合成使用隐扩散模型
论文阅读：High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
2022-09-25 19:09:19
1129
原创 论文阅读之 Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis
论文阅读： Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis
2022-09-20 10:32:01
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原创 论文阅读：Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models
Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models的阅读
2022-09-19 10:59:54
3504
原创 陆地移动距离的python实现
#陆地移动距离的python实现Earth Mover s Distance，即陆地移动距离，是一种度量准则。光线变化能引起颜色直方图的漂移，引起颜色值位置发生变化，这时候一些直方图的比较匹配策略失效。EMD算法本身是一个通用的算法，它实际上度量的是怎样讲一个直方图的形状转变为另一个直方图的形状，包括直方图的部分（或全部）到一个新的位置，可以在直方图任何维的直方图上进行这种度量。代码中的输入是我们要度量的直方图！......
2022-07-04 11:11:25
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原创 python创建路径指定文件，并创建日志log文件
python主动创建路径文件并创建日志log文件，可以显示时间信息（get_timestamp()），不需要可以去掉。
2022-06-01 09:24:33
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原创 变量变换定理 THE CHANGE OF VARIABLES FORMULA
变量变换公式是基于单变量微积分中的u-替换，或者更准确地说是基于“逆替换”：有定积分：
2022-05-20 20:15:27
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原创 paper： Low-Light Image Enhancement with Normalizing Flow
Low-Light Image Enhancement with Normalizing Flow归一化流：是一个简单的概率分布（例如，一个标准的正态分布）通过一个可逆的和可微的映射的序列转换为一个更复杂的分布。同时，通过将一个样本的概率密度函数转换回简单的分布，可以精确地得到其概率密度函数(PDF)值。现在广泛使用的损失函数存在的问题L1,L2损失类似的这种像素级损失不能对不同情况下的局部结构提供有效的正则化。由于对图像分布的像素级损失的简化假设，这些损失可能无法描述真实的视觉距离在图像流形中
2022-05-20 15:55:42
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空空如也
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