PDE：受基因效应启发的参数动态演化用于低光图像增强

低光图像增强（LLIE）是计算摄影中的一个基础任务，旨在改善照明、降低噪声并提升图像质量。虽然近期的进展集中于设计日益复杂的神经网络模型，但我们注意到一种奇特现象：将某些参数重置为随机值意外地会改善某些图像的增强性能。我们将这种现象称为基因效应。基因效应限制了增强性能，因为即使是随机参数有时也能超过已学习的参数，阻止模型充分发挥其容量。在本文中，我们研究了其原因并提出了解决方案。基于我们的观察，我们将基因效应归因于静态参数，类似于固定的遗传配置在环境变化时会变得适应性不足。灵感来自生物演化，适应新环境依赖于基因突变和重组，我们提出参数动态演化（PDE）以适应不同图像并缓解基因效应。PDE 采用参数正交生成技术和相应的生成参数来分别模拟基因重组和基因突变。实验验证了我们技术的有效性。该代码将向公众发布。