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   2020挂在arxiv的一篇论文，自监督低光照增强 现有方法的问题1.需要成对的数据2.传统的基于Retinex的方法会产生不好的artifacts 论文提出的点1.对于输入图像使用Retinex进行分解，使用其直方图增强的结果作为辅助，最终分解成光照无关的反射图，有结构信 ...
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   2020 CVPR去噪论文，对KPN进行简化提高效率与性能。 原来工作的问题1.原有的用于去噪的KPN方法产生的kernel参数维数太高，导致计算量非常大2.原有的KPN产生的kernel比较小，限制其在更大区域内发挥作用 论文提出的点1.由于自然图像具有内在自相关性，因此 ...
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   2020 sigraph，对不同曝光区域分别做处理，达到性能提升。 之前方法的问题1.对较好曝光度的区域和过饱和区域使用相同的卷积，没有区分度，导致恢复的图像产生伪影。2.使用简单pixel wise的 loss，导致无法有效恢复细节。 提出方法的亮点1.使用特征mask， ...
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BidNet: Binocular Image Dehazing without Explicit Disparity Estimation   2020 CVPR，现有的基于双目去雾的方法需要显式的去估计深度和去雾，而对深度估计的不准确会导致去雾效果不好，因此这里对双目信息进行 ...
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   2020 ECCV，出发点是图像retouch的操作是一系列的全局操作，可以被一个多层感知机表示，而对于一个特定的图像，其retouch时的操作和其语义信息有关，因此需要一个调制网络进行参数image specific的调整。MLP和调制模式如下所示： 在实 ...
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ZERO-SHOT RESTORATION OF UNDEREXPOSED IMAGES VIA ROBUST RETINEX DECOMPOSITION   出发点是在没有pair对的情况下实现低光图像增强，通过对loss进行迭代来有效估计出噪声和恢复光照，整体结构如下所示： ...
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Integrating Semantic Segmentation and Retinex Model for Low Light Image Enhancement   2020 MM，增加中间的语义监督，辅助低光照图像增强。如下图所示: 可以看出，这里将图像分 ...
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   论文要解决的问题是，原有的低光照增强方法只能将低光图像增强为正常光照图像，但是无法将其他光照的图像也进行增强。论文设计的方法将图像增强分解为光照估计模块和曝光调整模块。此外，还提出了一个具有不同曝光度的数据集。整体架构如下所示: 可以看出，这里的BPN用来通 ...
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   2020 CVPR oral，师兄的论文。论文的出发点是从统计学的角度出发，发现了在VGG这种分类网络的特征上，不同数据集的clean的图像具有更相似的特征表示，而不同数据集相同降质图像具有更相似的特征表示。而降质的特征表示和clean的特征表示具有明显的GAP。因此论文提 ...
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Supervised and Unsupervised Learning of Parameterized Color Enhancement(2020 WACV)   核心思想是提出一个全局增强的方法，优点是保持图像原有的质量，并可以应用到任意的分辨率上，对计算资源的消耗量比较 ...
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