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介绍几篇最近看的低光照图像增强的论文

图像在较低的光照下拍摄往往存在亮度低、对比度差等问题,从而影响一些high-level任务,因此低光照图像增强的研究具有很强的现实意义。现有的方法主要分为两类,基于直方图均衡的方法和基于Retinex理论的方法。基于HE的方法主要是扩大图像的动态范围从而增强整幅图像的对比度,是一个全局的过程,没有考虑亮度的变换,可能会导致过度增强。基于Retinex的方法的关键是估计illumination map,是手工调整的,依赖于参数选择,此外这种方法不考虑去除噪声,甚至会放大噪声。现有的基于深度学习的方法没有显式地包含去噪过程甚至依赖于传统的去噪方法,取得的效果不是很好。

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