【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
歡迎來到《每周CV論文》。在這個專欄里，還是本著有三AI一貫的原則，專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。
圖像對比度增強，即增強圖像中的有用信息，抑制無用信息，從而改善圖像的視覺效果，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)模型擁有強大的表達能力，被證明可以直接學(xué)會圖像里的很多全局和局部的操作，包括圖像風格遷移、去霧、上色、增加細節(jié)等，因此我們可以按照需要學(xué)習(xí)的類型，準備好相關(guān)的成對數(shù)據(jù)進行學(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
對比度、色調(diào)調(diào)整等圖像增強操作的最終目標是為了提高目標圖像的美感，因此我們可以使用美學(xué)模型來輔助完成該任務(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理論是一個經(jīng)典的圖像增強理論，它將圖像建模為反射率(reflectance)和光照(illumination或者 light)的點乘，深度學(xué)習(xí)模型也可以對其進行學(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抗網(wǎng)絡(luò)來改善圖像增強模型的學(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
一個標準的圖像增強流程其實包含了一系列的操作，如果能夠預(yù)測出各個步驟的參數(shù)，就可以完成圖像增強。
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
圖像對比度增強中一個很大的應(yīng)用領(lǐng)域就是夜景圖像增強，為了降低噪聲的影響，常會基于RAW格式進行處理。
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)于圖像增強相關(guān)文章的詳細解讀，在有三AI知識星球-網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)1000變-圖像增強以及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)圖像增強領(lǐng)域值得讀的文章，當前研究重點在于無監(jiān)督模型，多種退化類型，幅度可控的圖像增強等方向，讀者可以繼續(xù)關(guān)注。
有三AI知識星球
知識星球是有三AI的付費內(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，公眾號的付費圖文原稿，技術(shù)總結(jié)PPT和視頻，知識問答，書籍下載，項目推薦，線下活動等資源，了解詳細請閱讀以下文章：
【雜談】有三AI知識星球一周年了！為什么公眾號+星球才是完整的？
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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內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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