Retinex-modellen är ett effektivt verktyg för bildförbättring med låg ljusstyrka. Den antar att observerade bilder kan brytas ner i reflektansen och belysningen. De flesta befintliga Retinex-baserade metoder har noggrant utformade handgjorda begränsningar och parametrar för denna mycket illa placerade nedbrytning, som kan begränsas av modellkapacitet när den tillämpas i olika scener. I detta papper samlar vi in en LOW-Light dataset (LOL) som innehåller låga/normala bildpar och föreslår ett djupt Retinex-Net lärt sig om detta dataset, inklusive ett Decom-Net för nedbrytning och ett Enhance-Net för belysning justering. I träningsprocessen för Decom-Net finns det ingen grundsanning om nedbruten reflexion och belysning. Nätverket lärs ut med endast viktiga begränsningar, inklusive den konsekventa reflektansen som delas av parade bilder med lågt/normalt ljus, och jämnheten i belysningen. Baserat på nedbrytningen, efterföljande ljusstyrka förbättring utförs på belysning av ett förbättringsnätverk som kallas Enhance-Net, och för gemensamma denoising det finns en denoiserande operation på reflektans. Den Retinex-Net är end-to-end trainingable, så att den lärda nedbrytningen är av naturen bra för lätthet justering. Omfattande experiment visar att vår metod inte bara uppnår visuellt tilltalande kvalitet för låg-ljus förbättring utan också ger en bra representation av bild sönderdelning.
Retinex-Net i REF gav en end-to-end ram för att kombinera Retinex teori och djupa nätverk.
Deep Retinex Decomposition for Low-Light Enhancement
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}