什么是低光图像增强(LLIE)

AI解读 3个月前 硕雀
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什么是低光图像增强LLIE

低光图像增强 (LLIE, Low-light Image Enhancement) 是一种旨在改善在低光照条件下拍摄的图像的技术。这类图像通常存在光照不足的问题,导致图像细节不清晰、色彩失真等问题。LLIE的目标是通过算法增强图像的亮度、对比度和色彩,以达到在正常光照条件下的视觉效果。近期的发展中,深度学习方法成为了主导技术,通过不同的网络架构、损失函数等手段,LLIE技术在提升图像感知质量方面取得了显著进步.

具体而言,LLIE技术致力于解决以下几个核心问题:

  • 提升低光图像的整体亮度和对比度。
  • 准确校正图像的颜色。
  • 在增强图像的同时,保留或提升图像的细节和纹理。
  • 提高算法在不同场景和模型上的泛化能力

低光图像增强(LLIE)技术方法

1、语义感知知识引导框架 (SKF)
方法:通过语义感知嵌入模块、语义引导的颜色直方图损失和语义引导的对抗损失,融合语义知识以优化低光图像增强模型。
效果:显著提升增强图像的细节和颜色一致性,并具有良好的泛化性能。

2、RLED-Net 网络
方法:利用可微潜在子空间重建块(LSRB)和交叉通道和平移窗口变换器(CST)层,在sRGB颜色空间内处理现实世界的低光图像,同时增强和去噪。
效果:有效减少噪声影响,提升图像质量。

低光图像增强(LLIE)应用领域

视觉应用:如夜间物体检测、图像识别和分割等,帮助处理可见度较差的低光图像。
数据集与平台:通过构建大尺度低光图像/视频数据集和在线平台,促进LLIE方法的进一步研究和应用3。

低光图像增强(LLIE)挑战与未来方向

挑战:低光图像的高对比度、颜色校正困难和像素级损失函数的模糊处理等问题。
未来方向:探索更高效的深度学习方法、网络架构和损失函数,以提高LLIE的泛化性和鲁棒性

来源:www.aiug.cn
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