基于结构建模与引导的低光照图像增强
计算机视觉与模式识别
2023-05-11 v1
摘要
本文提出了一种通过同时开展外观与结构建模来实现低光照图像增强的新框架。该方法利用结构特征引导外观增强，从而得到清晰且逼真的结果。我们框架中的结构建模以低光照图像中的边缘检测来实现，通过设计结构感知特征提取器与生成器，借助改进的生成模型完成。检测到的边缘图能够准确强调关键的结构信息，且边缘预测对暗区噪声具有鲁棒性。此外，为改进以简单 U-Net 实现的外观建模，提出了一种带有结构引导特征合成层的结构引导增强模块。外观建模、边缘检测器与增强模块可端到端训练。实验在代表性数据集（sRGB 与 RAW 域）上进行，表明我们的模型以相同架构在所有数据集上一致取得 SOTA 性能。
引用
@article{arxiv.2305.05839,
title = {Low-Light Image Enhancement via Structure Modeling and Guidance},
author = {Xiaogang Xu and Ruixing Wang and Jiangbo Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.05839},
year = {2023}
}