阅读论文《Neural Stereoscopic Image Style Transfer》
这是2018 ECCV的一篇论文，主要讲的是双目风格迁移。这里主要说一下个人的理解。 如果有双目图像，分别进行风格迁移会导致严重的不一致性，因为风格迁移本省是一个不稳定的过程。所以这篇文章主要使用以下点去做双目的风格迁移：1.双路径网络对左右图像分别
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阅读论文《Dynamic Scene Deblurring Using Spatially Variant Recurrent Neural Networks》
这是CVPR2018的一篇论文，主要介绍的是去除单图去动态blur，这里只简要写一下自己的理解。 目前去模糊的方法主要存在如下的问题，首先CNN的权重是空间不变的，这样就不能对具有很强动态性的各种blur进行消除。其次就是即使模糊区域很小，也需要较大
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tone mapping
HDR里会用到tone mapping,这里做一下简要了解。 Tone mapping是摄影学里的一个专用术语，因为打印照片不足以表示现实世界中的亮度域，简单的将真实场景亮度域压缩到照片的亮度域会丢失许多细节，tone mapping就是为了克服这个
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White Patch Retinex
White Patch Retinex的目的是为了恢复图像本身的色彩，因此势必会引入图像中外界光源的强度，成像表达式如下所示：
I(x_l) = G(x_{obj}) \int R(\lambda,x_{obj})L(\lambda)S(\lambda)d \lambda
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Retinex图像增强
Retinex理论简介 Retinex的假设如下所示：1.真实世界是无颜色的，人类感知的颜色是光和物质相互作用的结果，我们见到的水是无色的，但是水膜-肥皂却是五彩的，这是薄膜表面干涉的结果；2.每一个颜色由给定波长的红绿蓝三原色构成；3.三原色决定了每个单位区域的颜色。&em
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阅读论文《Deep Joint Image Filtering》
这是2016 ECCV的一篇论文，思路很简单，这里做一下简要的介绍。联合滤波可以使得引导图作为一个先验，并可以将引导图的结构信息迁移到另一个图像中。这里是使用CNN代替原来联合滤波中的滤波器，使得显著性的特征可以在引导图和目标图中保持一致。 联合滤波
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阅读论文《Deep Texture and Structure Aware Filtering Network for Image Smoothing》
这是2018年ECCV的一篇论文，做Image smooting的，这里简要谈一下我的理解。 该任务的目的是保持显著的结构性信息同时除掉不突出的纹理特征。这里主要思路是将网络分成结构信息提取和细节信息提取两个部分，从而达到目的。该任务的难点是如何确定
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阅读论文《Kindling the Darkness:A Practical Low-light Image Enhancer》
这是5月刚刚挂在arxiv的一篇论文，做的低光照图像增强。我感觉做的还是有点东西在里面的，这里简要说一下我的理解。 论文的核心思想是提出一个使用的低光照图像增强器，提出三个增强的挑战：1.如何有效的从单张图像中估计出光照图成分；2.如何在变亮图像的同
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