微光图像增强
Python从0到1丨图像增强及运算：形态学开运算、闭运算和梯度运算
摘要：本文主要介绍图像形态学处理，详细讲解了图像开运算、闭运算和梯度运算。数学形态学是一种应用于图像处理和模式识别领域的新方法，其基本思想是用具有一定形态的结构元素去量度和提取图像中对应形状以达到对图像分析和识别目的。本文分享自华为云社区《 [Python从零到壹] 四十八.图像增强及运算篇之形态学开运算、闭运算和梯度运算 》，作者： eastmount 。本文主要介绍图像形态学处理，详细讲解了图像开运算、闭运算和梯度…
【2020 ICME】图像增强：基于鲁棒Retinex分解的零样本学习
微信“一个研究生的梦呓”
【2020 ICME】Zero-Shot Restoration of Underexposed Images via Robust Retinex Decomposition这篇论文基于带噪声分量的鲁棒的Retinex 模型，提出了一个无需训练数据的零样本图像增强方法。 问题与动机现有的图像增强方法忽略了噪声，因此使用带噪声分量的Retinex模型作为基础。基于学习（数据驱动）的方法限制了模型的泛化能力，因此提出zero-shot的学习模式。提出的方法算法框架 [图片] 通过三分支网络把输入图像分解为反射图、光照…
代码开源，仅需90K参数！实时完成低光增强, 曝光矫正的超轻量级Transformer网络IAT (BMVC 2022)
学酥，风暴英雄钻石玩家.
Title: You Only Need 90K Parameters to Adapt Light: A Light Weight Transformer for Image Enhancement and Exposure Correction 论文链接： https://arxiv.org/abs/2205.14871 代码链接：https://github.com/cuiziteng/Illumination-Adaptive-Transformer 我们提出 Illumination-Adaptive-Transformer (IAT)网络，用来探索实时的暗光增强和曝光矫正，以及一系列不良光照场景下的视觉任务（如暗光场景目标检测/ 语义分割）。IAT网络是全监督训练范式，网络总体的参数量仅需90k+，属…
【阅读笔记】低照度图像增强-《Fast efficient algorithm for enhancement of low lighting video》
图像处理很有意思
本文介绍的是一种比较实用的低照度图像增强效果很好的方法，Xuan Dong论文《Fast efficient algorithm for enhancement of low lighting video》 概述低光照图像取反（255 - 低光照图像），和有雾图像存在一些共性，比如在天空或者遥远的背景这些地方，亮度值都是很高的，但在近景的 RGB 三通道中至少有一个亮度值很低。作者提出直接用去雾算法对低光照图像的反转图像处理，去雾结果再取反得到低照度增强结果。 [图片] 低照度图像增强…
欠曝/过曝图像的曝光校正
开源共享·专业专注
【前言】这次原本是想看一看华为的一篇关于开源数据集是否能用于商业活动的文章，这文章好几天前还挂在arxiv上，刚动手要写再搜了一下就没了，撤下来了，很可惜。等什么时候这篇再放上来的时候我们再看看。这次改写今年CVPR21的一个曝光校正的工作，开源了，但是代码是matlab写的。 以下解读与见解均为我的个人理解，要是我有哪里曲解了，造成了不必要的麻烦，可以联系我删除文章，也可以在评论区留言，我进行修改。也欢迎大家在…
【2020 CVPR】图像增强：零参考深度曲线评估
微信“一个研究生的梦呓”
【2020 CVPR】Zero-Reference Deep Curve Estimation for Low-Light Image Enhancement这篇论文提出第一个无需成对或不成对的无监督低光照增强方法，使用一系列像素级和高阶的曲线进行调整，并使用空间一致性损失、曝光控制损失、颜色恒定损失和光照平滑损失来约束。 问题与动机主要从无监督和轻量级两个角度来考虑问题。 不是直接进行image-to-image映射，而是预测与图像有关的曲线参数，然后通过曲线的迭代得到增强图像，使用…
低光照增强调研（二）
艰难保研后的ustc研零er，只是个想发CCF A的鼠鼠
[文章: 低光照增强调研（一）纯深度学习] Progressive retinex: Mutually reinforced illumination-noise perception network for low-light image enhancementFrom：ACM MM2019 Link： https://arxiv.org/abs/1911.11323 基于Retinex的低光照图像增强包含对比度增强和噪声抑制两个任务，并存在一定的耦合关系，若忽略两者之间的关系可能会导致过度/欠平滑的结果。为了解决这一问题，本文提出了一种改进的Retinex框架，其中，低光照图像的噪声和…
【AAAI2023】Ultra-High-Definition Low-Light Image Enhancement
【AAAI2023】Ultra-High-Definition Low-Light Image Enhancement: A Benchmark and Transformer-Based Method 代码：https://github.com/TaoWangzj/LLFormer 这个论文首先构建了ultra-high definition low-light （UHD-LOL）数据集，然后提出了 Low-Light Transformer (LLFormer)。 LLFormer 的整体框架如下所示，可以看出和 Restormer 有些类似。我的理解，作者改进了三个点：1、Transformer block里面修改了 attention；2、Transformer block里…
从颜色直方图的角度进行暗光图像增强
苦逼带学僧
【前言】以下解读与见解均为我的个人理解，要是我有哪里曲解了，造成了不必要的麻烦，可以联系我删除文章，也可以在评论区留言，我进行修改。也欢迎大家在评论区进行交流，要是有什么有意思的paper也可以留言，我抽空看一下也可以写一些。正文内容中的“作者”二字，均是指paper的作者，我的个人观点会显式的“我”注明。而文中的图基本都是从paper上cv过来的，我也没本事重做这么多的图，况且作者的图弄得还挺好看的。 Paper基…