ITRE：基于光照透射比估计的低光照图像增强方法
计算机视觉与模式识别
2023-10-10 v1 多媒体
摘要
噪声、伪影与过曝光是低光照图像增强领域的重大挑战。现有方法往往难以同时应对这些问题。本文提出一种新颖的基于Retinex的方法，称为ITRE，其从模型源头抑制噪声与伪影，并在整个增强过程中防止过曝光。具体而言，我们假设相同颜色的像素中必存在一个受低光干扰最小的像素。首先，在RGB色彩空间上对像素聚类以求得整幅图像的光照透射比(ITR)矩阵，其决定噪声不易被过度放大。接着，我们将图像ITR作为初始光照透射图构建精细透射图的基础模型，从而防止伪影。此外，我们设计了一个过曝光模块，捕捉像素过曝的基本特性并无缝集成至基础模型。最后，当同色像素类间距离过小时可能存在增强偏弱的情况。为此，我们设计了一个Robust-Guard模块以保障图像增强过程的鲁棒性。大量实验证明了我们的方法在同时抑制噪声、防止伪影及控制过曝光程度方面的有效性。通过与最先进方法的比较，我们的方法在定性与定量性能评估中均表现出优越性。
引用
@article{arxiv.2310.05158,
title = {ITRE: Low-light Image Enhancement Based on Illumination Transmission Ratio Estimation},
author = {Yu Wang and Yihong Wang and Tong Liu and Xiubao Sui and Qian Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.05158},
year = {2023}
}