CURVE：基于CLIP与强化学习的视觉图像增强及简单图像处理方法
计算机视觉与模式识别
2025-07-09 v2
摘要
低光照图像增强（LLIE）对于改善人类感知和计算机视觉任务至关重要。本文解决了零参考LLIE中的两个挑战：利用对比语言-图像预训练（CLIP）模型获取感知上“良好”的图像，以及保持高分辨率图像的计算效率。我们提出了基于CLIP与强化学习的视觉图像增强（CURVE）。CURVE采用一个简单的图像处理模块，该模块基于贝塞尔曲线调整全局图像色调，并迭代估计其处理参数。该估计器通过强化学习进行训练，其奖励使用CLIP文本嵌入设计。在低光照和多曝光数据集上的实验表明，与传统方法相比，CURVE在增强质量和处理速度方面均表现出良好的性能。
引用
@article{arxiv.2505.23102,
title = {CURVE: CLIP-Utilized Reinforcement Learning for Visual Image Enhancement via Simple Image Processing},
author = {Yuka Ogino and Takahiro Toizumi and Atsushi Ito},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.23102},
year = {2025}
}
备注
Accepted to ICIP2025