Lärande-baserade färgförbättring metoder brukar lära sig att kartlägga från indata bilder till retuscherade bilder. De flesta av de befintliga metoderna kräver dyra par av input-retuscherade bilder eller ger resultat på ett icke-tolkbart sätt. I detta dokument presenterar vi en djup förstärkning inlärning (DRL) baserad metod för färgförbättring för att explicit modellera den stegvisa naturen av mänskliga retuscheringsprocessen. Vi kastar en färgförbättring process som en Markov Decision Process där åtgärder definieras som globala färgjusteringsåtgärder. Sedan utbildar vi vår agent för att lära sig den optimala globala förbättringssekvensen av åtgärderna. Dessutom presenterar vi ett utbildningsprogram för "distort-and-recover" som endast kräver högkvalitativa referensbilder för utbildning i stället för inmatning och retuscherade bildpar. Med tanke på högkvalitativa referensbilder förvränger vi bildernas färgfördelning och formar förvrängda referensbildpar för träning. Genom omfattande experiment visar vi att vår metod ger anständiga förbättringsresultat och att vår DRL-strategi är mer lämplig för "distortand-recover"-utbildning än tidigare övervakade metoder. Kompletterande material och kod finns på https: //sites.google.com/view/ distort-and-recover/ 5928
Park m.fl. REF modellerade den optimala globala förbättringen på ett DRL-sätt.
Distort-and-Recover: Color Enhancement Using Deep Reinforcement Learning
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}