依你所美：一种可解释的无监督个性化低光图像增强器

低光图像增强本质上是一个主观过程，其目标随用户审美而变化。受此启发，已有若干个性化增强方法被研究。然而，这些技术中基于用户偏好的增强过程是不可见的，即一个“黑箱”。在本工作中，我们提出一种用于低光图像的可解释无监督个性化增强器（iUP-Enhancer），其在三个用户友好的属性（亮度、色度与噪声）上建立低光图像与无配对参考图像之间的关联。所提出的 iUP-Enhancer 在这些关联及相应无监督损失函数的指导下进行训练。与“黑箱”过程不同，我们的 iUP-Enhancer 以上述属性呈现出可解释的增强过程。大量实验表明，所提算法在保持优异灵活性与可扩展性的同时，取得了具有竞争力的定性与定量结果。这可通过单张/多张参考、跨属性参考或仅调整参数的个性化得到验证。