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   这篇论文主要是在阐述如何使用颜色信息去引导深度图像做超分辨。整体原理很简单，就是将颜色图的边缘信息对深度图做引导增强。网络结构图如下所示:    简而言之，就是将深度图和彩色图分别通过两个参数设置一样的网络。其中深度图先进行上采样，对于彩 ...
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   这是2019 CVPR一篇做stereo deblur的一篇论文，这里简要介绍一下思路。   使用双目做deblur的原理是，两张图像获得的blur是不同的，blur具有非常大的空间变异性。(1)深度信息可以提供额外的先验信息；（2）两张图像想不同的信息 ...
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   这是2019 cvpr一篇做HDR转换的一篇论文，这里做一下简要理解。   获得HDR图像方法之一的途径是将多个不同曝光的LDR图像进行融合，获得HDR图像。但是目前的方法无法解决大运动情况下的合成图像出现伪影的情况，并且也无法处理大区域饱和度的问题。所 ...
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   这是2019年 pattern recognition的一篇论文，做的是同时SR颜色图像和RGB图像。论文的网络主要分成五个部分，颜色特征提取子网络，深度特征提取子网络，特征融合网络，颜色图像重建网络和深度图像重建网络。整体网络流程如下所示：  & ...
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   这是2019 CVPR一篇做SR的论文，借鉴style transfer的思路，这里简要梳理一下。   论文借鉴的思路是refSR，但是refSR需要两张相似的图像且对齐，否则效果会很差。而传统的SISR的问题是为了生成更好的纹理会使用感知类损失，但是会 ...
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   这是2016 ECCV做深度图SR的论文，现在来看这篇文章的网络其实比较简单。论文的出发点是利用彩色图像对低分辨的深度图像做引导上采样，在不同的阶段混入彩色图像的feature,从而解决深度图上采样的二义性。网络结构图如下所示：    这 ...
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   这是2018年FG上一个做低光照图像增强的论文，做的很简单，这里简要谈一下。   论文的基本思想是首先估计出光照图像，但是光照图像是平滑的。为了增加细节，这里将输入图和估计好的光照图concat在一起，然后送到三层网络里重建，结构图如下所示： ...
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   这是2019 CVPR一篇做超分辨的论文，这里简要介绍一下它的思想。   论文的核心思想是引入一个共享权重的反馈模块，这个模块是recurrent的，同时引入课程学习的方法使得其可以用于处理不同的任务，回传原理如下图所示：  & ...
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   这是一篇用传统方法做图像增强的一篇论文，来自2014年的image processing letter,因为涉及到太多传统算法，这里只做简要介绍思想，详见论文。   这篇论文的核心思想是使用depth图像对RGB图像做颜色增强，只对rgb图像做增强可以使 ...
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   这是2019 CVPR一篇做图像增强的论文，这里不是直接去学习图像到图像的映射，而是间接的去获取光照，进而针对性的对图像进行增强。为了加速图像处理，这里还使用了bilateral上采样，并且使用基于光照先验的损失函数。网络结构如下所示:  &ems ...
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