Bilder som fångas i låg ljusförhållanden lider vanligtvis av mycket låg kontrast, vilket ökar svårigheten för efterföljande datorseende uppgifter i stor utsträckning. I detta papper, en låg-ljus bildförbättring modell baserad på konvolutionella neurala nätverk och Retinex teori föreslås. För det första visar vi att multi-scale Retinex är likvärdigt med en feedforward konvolutionella neurala nätverk med olika Gaussiska konvolutionskärnor. Motiverade av detta faktum anser vi att ett Convolutional Neural Network (MSR-net) som direkt lär sig en end-to-end kartläggning mellan mörka och ljusa bilder. I grunden skiljer sig från befintliga metoder, låg-ljus bildförbättring i detta dokument betraktas som ett maskininlärning problem. I denna modell, de flesta av parametrarna optimeras genom back-förökning, medan parametrarna för traditionella modeller beror på den konstgjorda inställningen. Experiment på ett antal utmanande bilder avslöjar fördelarna med vår metod i jämförelse med andra toppmoderna metoder ur ett kvalitativt och kvantitativt perspektiv.
I REF, låg-ljus förbättring modell med hjälp av konvolutionella neurala nätverk och Retinex teori föreslogs.
MSR-net:Low-light Image Enhancement Using Deep Convolutional Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}