【每周CV论文】初学深度学习图像对比度增强应该要读的文章
歡迎來(lái)到《每周CV論文》。在這個(gè)專(zhuān)欄里，還是本著有三AI一貫的原則，專(zhuān)注于讓大家能夠系統(tǒng)性完成學(xué)習(xí)，所以我們推薦的文章也必定是同一主題的。
圖像對(duì)比度增強(qiáng)，即增強(qiáng)圖像中的有用信息，抑制無(wú)用信息，從而改善圖像的視覺(jué)效果，今天給大家推薦初學(xué)該領(lǐng)域必須要讀的文章。
作者&編輯 | 言有三
1?Fast image processing with FCN
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型擁有強(qiáng)大的表達(dá)能力，被證明可以直接學(xué)會(huì)圖像里的很多全局和局部的操作，包括圖像風(fēng)格遷移、去霧、上色、增加細(xì)節(jié)等，因此我們可以按照需要學(xué)習(xí)的類(lèi)型，準(zhǔn)備好相關(guān)的成對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，而編解碼模型就可以直接使用。
文章引用量：80+
推薦指數(shù)：?????
[1] Chen Q, Xu J, Koltun V. Fast image processing with fully-convolutionalnetworks[C]//Proceedings of the IEEE International Conference on ComputerVision. 2017: 2497-2506.
2 Perceptual image enhancement
對(duì)比度、色調(diào)調(diào)整等圖像增強(qiáng)操作的最終目標(biāo)是為了提高目標(biāo)圖像的美感，因此我們可以使用美學(xué)模型來(lái)輔助完成該任務(wù)。
文章引用量：10+
推薦指數(shù)：?????
[2] Talebi H, Milanfar P. Learned perceptual image enhancement[C]//2018 IEEEInternational Conference on Computational Photography (ICCP). IEEE, 2018: 1-13.
3?Deep Retinex
Retinex理論是一個(gè)經(jīng)典的圖像增強(qiáng)理論，它將圖像建模為反射率(reflectance)和光照(illumination或者 light)的點(diǎn)乘，深度學(xué)習(xí)模型也可以對(duì)其進(jìn)行學(xué)習(xí)。
文章引用量：20+
推薦指數(shù)：?????
[3] Wei C, Wang W, Yang W, et al. Deep Retinex Decomposition for Low-Light Enhancement.[C]. british machine vision conference, 2018.
4 DSLR GAN
生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)在很多經(jīng)典圖像任務(wù)中都被證明有利于提高模型的能力，自然也有研究者使用了生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)來(lái)改善圖像增強(qiáng)模型的學(xué)習(xí)。
文章引用量：100+
推薦指數(shù)：?????
[4] Ignatov A, Kobyshev N, Timofte R, et al. DSLR-quality photos on mobiledevices with deep convolutional networks[C]//Proceedings of the IEEEInternational Conference on DSLR-quality photos on mobile Computer Vision.2017: 3277-3285.
5?Exposure
一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的圖像增強(qiáng)流程其實(shí)包含了一系列的操作，如果能夠預(yù)測(cè)出各個(gè)步驟的參數(shù)，就可以完成圖像增強(qiáng)。
文章引用量：100+
推薦指數(shù)：?????
[5] Gharbi M, Chen J, Barron J T, et al. Deep bilateral learning for real-timeimage enhancement[J]. ACM Transactions on Graphics (TOG), 2017, 36(4): 118.
[6] Hu Y, He H, Xu C, et al. Exposure: A white-box photo post-processing framework[J]. ACM Transactions on Graphics (TOG), 2018, 37(2): 26.
6 應(yīng)用
圖像對(duì)比度增強(qiáng)中一個(gè)很大的應(yīng)用領(lǐng)域就是夜景圖像增強(qiáng)，為了降低噪聲的影響，常會(huì)基于RAW格式進(jìn)行處理。
文章引用量：100+
推薦指數(shù)：?????
[7] Chen C, Chen Q, Xu J, et al. Learning to see in the dark[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2018: 3291- 3300.
7 文章解讀
關(guān)于圖像增強(qiáng)相關(guān)文章的詳細(xì)解讀，在有三AI知識(shí)星球-網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)1000變-圖像增強(qiáng)以及GAN下有較多的文章，感興趣可以移步。
總結(jié)
本次我們介紹了初學(xué)圖像增強(qiáng)領(lǐng)域值得讀的文章，當(dāng)前研究重點(diǎn)在于無(wú)監(jiān)督模型，多種退化類(lèi)型，幅度可控的圖像增強(qiáng)等方向，讀者可以繼續(xù)關(guān)注。
有三AI知識(shí)星球
知識(shí)星球是有三AI的付費(fèi)內(nèi)容社區(qū)，里面包括各領(lǐng)域的模型學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)集下載，公眾號(hào)的付費(fèi)圖文原稿，技術(shù)總結(jié)PPT和視頻，知識(shí)問(wèn)答，書(shū)籍下載，項(xiàng)目推薦，線下活動(dòng)等資源，了解詳細(xì)請(qǐng)閱讀以下文章：
【雜談】有三AI知識(shí)星球一周年了！為什么公眾號(hào)+星球才是完整的？
【雜談】萬(wàn)萬(wàn)沒(méi)想到，有三還有個(gè)保密的‘朋友圈’，那里面都在弄啥！
轉(zhuǎn)載文章請(qǐng)后臺(tái)聯(lián)系
侵權(quán)必究
往期精選
【每周論文推薦】 初入深度學(xué)習(xí)CV領(lǐng)域必讀的幾篇文章
【每周CV論文推薦】 掌握殘差網(wǎng)絡(luò)必讀的10多篇文章
【每周CV論文推薦】 初學(xué)者必須精讀的5篇深度學(xué)習(xí)優(yōu)化相關(guān)文章
【每周CV論文推薦】 CV領(lǐng)域中數(shù)據(jù)增強(qiáng)相關(guān)的論文推薦
【每周CV論文推薦】 初學(xué)高效率CNN模型設(shè)計(jì)應(yīng)該讀的文章
【每周CV論文推薦】 初學(xué)目標(biāo)檢測(cè)必須要讀的文章
【每周CV論文推薦】 初學(xué)深度學(xué)習(xí)圖像分割必須要讀的文章
【每周CV論文推薦】 初學(xué)GAN必須要讀的文章
【每周CV論文推薦】 深度學(xué)習(xí)人臉檢測(cè)入門(mén)必讀文章
【每周CV論文推薦】 初學(xué)深度學(xué)習(xí)人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)必讀文章
【每周CV論文推薦】 初學(xué)深度學(xué)習(xí)人臉識(shí)別和驗(yàn)證必讀文章
【每周CV論文推薦】 初學(xué)深度學(xué)習(xí)人臉屬性分析必讀的文章
【每周CV論文推薦】 初學(xué)活體檢測(cè)與偽造人臉檢測(cè)必讀的文章
【每周CV論文推薦】 初學(xué)深度學(xué)習(xí)單張圖像三維人臉重建需要讀的文章
【每周CV論文推薦】 人臉識(shí)別剩下的難題：從遮擋，年齡，姿態(tài)，妝造到親屬關(guān)系，人臉攻擊
【每周CV論文推薦】換臉?biāo)惴ǘ加心男┙?jīng)典的思路？
【每周CV論文】深度學(xué)習(xí)文本檢測(cè)與識(shí)別入門(mén)必讀文章
【每周CV論文】深度學(xué)習(xí)圖像降噪應(yīng)該從閱讀哪些文章開(kāi)始
【每周CV論文】初學(xué)GAN圖像風(fēng)格化必須要讀的文章
【每周CV論文】初學(xué)深度學(xué)習(xí)圖像超分辨應(yīng)該要讀的文章
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的【每周CV论文】初学深度学习图像对比度增强应该要读的文章的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。
- 上一篇： 【杂谈】深度学习之模型设计书看完了完全不
- 下一篇： 【杂谈】关于批量采购与教材试点深度学习之