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   论文增强的步骤主要分成下面几步，首先估计出光照分量，施加平滑并获得显著性不同区域。然后计算光照削弱因子并施加MSR算法去增强细节，最后施加加权伽马变换做对比度调节。整体结构图如下所示:    JND可以用来表示人眼可以感受的最小的对比度阈 ...
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   2013年TIP一篇做图像增强的论文，论文提出的步骤包括，首先使用相对光照误差函数去保留自然特征，然后使用亮度滤波去分解图像为光照图和反射图获得图像自然部分和细节，反射图被限制在[0,1]。最后使用log双边转换，去map光照图在细节和自然度之间达到平衡，使得光照图没有淹没 ...
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   一篇传统方法使用多曝光融合做图像增强的论文，感觉很硬核，简要说一下步骤。   论文注意到不同曝光度的图像可以互相参考，对于低曝光区域，其应当增强，而较好曝光的区域应当被保留。将不同曝光的图像进行融合，可以解决这个问题。曝光基本公式如下: R^c = \S ...
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   刚挂出来的一篇论文，针对DPED数据集做的增强，一些loss比较有意思。整体结构如下所示:    网络结构上没什么好说的，基本结构是一个UNet的一个架构，对于encoder不同的scale上的特征，其进行相应的上下采样和对应的decod ...
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   看了几篇arxiv上最近关于图像增强的论文，依次如下，这里简要说一下基本思想。 EnlightenGAN: Deep Light Enhancement without Paired Supervision   这篇论文是使用非成对图像做无监督的图像增强 ...
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   刚刚挂在arxiv的一篇论文，使用retinex加上GAN做图像增强。采取的方法和retinexnet有点像,实现低光照域到目标域的转换，构造了一个复杂光度的数据集，实现多曝光度增强（这不就是数据增强吗….)。整体框架如下图所示:    ...
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   这里简要略读了今年CVPR workshop的一些论文，下面依次介绍大致的思想。 NTIRE 2019 Challenge on Image Enhancement: Methods and Results   这个challenge使用的是真实的手机图 ...
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   两篇论文都来自ICMR，感觉这个会的论文还可以，两篇论文分别如下，这里粗略说一下它们的思想。 Progressive Image Enhancement under Aesthetic Guidance   这篇论文的思想是利用一个NIMA美学质量评价器 ...
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   CVPR 2019一篇做图像去雨的论文，关键点在于发现去雨任务和深度信息是有关系的，所以可以使用深度信息进行图像去雨，这里简要做一下了解。   这里去雨模型使用下面这个公式: O(x) = I(x)(1-R(x)-A(x))+R(x)+A_0 A(x）& ...
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   2018 ICCP的一篇论文，感觉也是在排列组合，这里简要理解一下。   论文的核心思想是将图像主观质量评价引入进来，作为一种loss帮助图像增强。因此这里增强的loss分为两类，一个是保真项，一个是感知损失，表示如下: l(W) = f(x_r,c_W ...
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