利用HDR图像训练的图像增强网络

Yuma Kinoshita; Hitoshi Kiya

利用HDR图像训练的图像增强网络

计算机视觉与模式识别 2019-01-28 v2

作者: Yuma Kinoshita , Hitoshi Kiya

摘要

本文提出一种新颖的图像增强网络，其中使用HDR图像为我们的网络生成训练数据。大多数传统图像增强方法，包括基于Retinex的方法，未考虑恢复由截断和量化造成的丢失像素值。此外，近期提出的基于CNN的方法由于网络架构的原因，应用范围或性能仍有限。相比之下，所提方法比现有基于CNN的方法具有更高性能和更简单的网络架构。而且，所提方法使我们能够恢复丢失的像素值。实验结果表明，就TMQI和NIQE而言，所提方法比包括基于CNN方法在内的传统图像增强方法能提供更高质量的图像。

关键词

图像增强 HDR图像 CNN 训练数据像素值恢复 TMQI NIQE

引用

@article{arxiv.1901.05686,
  title  = {Image Enhancement Network Trained by Using HDR images},
  author = {Yuma Kinoshita and Hitoshi Kiya},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1901.05686},
  year   = {2019}
}