簡(jiǎn)介

論文 （期刊和發(fā)表時(shí)間）
Zero-Reference Deep Curve Estimation for Low-Light Image Enhancement (CVPR 會(huì)議 2020)

論文鏈接
https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Guo_Zero-Reference_Deep_Curve_Estimation_for_Low-Light_Image_Enhancement_CVPR_2020_paper.html

源代碼鏈接
https://github.com/Li-Chongyi/Zero-DCE

主要 idea

本文提出一種基于深度學(xué)習(xí)的 Zero-Reference Deep Curve Estimation(Zero-DCE)算法, 用于弱光圖像增強(qiáng). 算法輸入為弱光圖像, 輸出為高階曲線. 輸出的高階曲線對(duì)在輸入的動(dòng)態(tài)范圍內(nèi)進(jìn)行像素級(jí)調(diào)整, 從而獲得增強(qiáng)圖像.

實(shí)驗(yàn)簡(jiǎn)介

(1) 數(shù)據(jù)集： 1 個(gè)
SICE 數(shù)據(jù)集：本文采用 SICE 數(shù)據(jù)集的 360 個(gè)多曝光序列來(lái)訓(xùn)練 DCE-Net. 將其中的3022 張不同曝光度的圖像隨機(jī)分成兩部分（2422 張圖像用于訓(xùn)練, 其余用于驗(yàn)證）. 并將訓(xùn)練圖像的大小調(diào)整為 512×512.
SICE 數(shù)據(jù)集來(lái)著 2018 年發(fā)表在 IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING 上的
論文 Learning a Deep Single Image Contrast Enhancer from Multi-Exposure Images. 通過(guò)七種不同的攝像設(shè)備(包括 Sony α7RII, Sony NEX-5N, Canon EOS-5D Mark II, Canon EOS-750D, Nikon D810, Nikon D7100 and iPhone 6s)采集各個(gè)場(chǎng)景、各種曝光值的圖像序列, 每個(gè)序列包含 3 到 5 張圖像, 收集源圖像后, 進(jìn)一步篩選所需的序列以生成參考圖像. 最終的數(shù)據(jù)集
包括 589 個(gè)序列, 4413 張多重曝光圖像.
(2) 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)： 本文在 NVIDIA 2080Ti GPU 上用 PyTorch 實(shí)現(xiàn)提出的框架. 并將本文提出的 Zreo-DCE 算法與三種常規(guī)方法、兩種基于 CNN 的方法和一種基于 GAN 的方法比較.

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

輸入1

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輸入2：

輸出2：

輸入3：

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總結(jié)

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