基于Bootstrap扩散模型曲线估计的高分辨率低光照图像增强
计算机视觉与模式识别
2023-10-03 v3
摘要
基于学习的方法已吸引大量研究关注，并在低光照图像增强方面取得显著进展。然而，多数方法仍受两个主要问题困扰：高分辨率图像中昂贵的计算成本，以及在同步增强与去噪方面不尽人意的表现。为解决这些问题，我们提出BDCE，一种利用曲线参数分布而非正常光照图像本身学习的bootstrap扩散模型。具体而言，我们采用曲线估计方法处理高分辨率图像，其中曲线参数由我们的bootstrap扩散模型估计。此外，在每次曲线调整迭代中应用去噪模块，以对各次迭代的中间增强结果去噪。我们在常用基准数据集上评估BDCE，大量实验表明其达到了最优的定性与定量性能。
引用
@article{arxiv.2309.14709,
title = {Bootstrap Diffusion Model Curve Estimation for High Resolution Low-Light Image Enhancement},
author = {Jiancheng Huang and Yifan Liu and Shifeng Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.14709},
year = {2023}
}