通过学习高光谱域映射提升视觉质量
图像与视频处理
2021-02-11 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
基于深度学习的方法在图像复原与增强方面取得了显著成功，但此类方法大多依赖于 RGB 输入图像。这些方法未能考虑自然图像丰富的光谱分布。我们提出了一种深度架构 SpecNet，其通过计算光谱轮廓来估计给定图像的像素级动态范围调整。首先，我们采用非配对循环一致框架从低光输入图像生成高光谱图像（HSI）。HSI 进一步用于生成同一场景的正常光照图像。我们引入自监督与光谱轮廓正则化网络，从 RGB 图像推断合理的 HSI。我们在 LOL 数据集上评估了针对低光条件下真实与生成图像优化光谱轮廓的益处。
引用
@article{arxiv.2102.05418,
title = {Learning to Enhance Visual Quality via Hyperspectral Domain Mapping},
author = {Harsh Sinha and Aditya Mehta and Murari Mandal and Pratik Narang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.05418},
year = {2021}
}
备注
Accepted at AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), Student Abstract, 2020