低光照图像增强一直是CV领域的热门研究方向之一,之前传统的基于Retinex理论的研究方法已经出现很多,比如MSR、MSRCR和MSRCP等,这些方法在低光照图像增强方面效果有明显提升。然而,这些方法处理每一张图像会比较耗时,这样就没办法较快地批量处理低光照图像,因此这里介绍一种基于Retinex理论的卷积神经网络模型——RetinexNet,该...
然后是Decom-Net的实现: def DecomNet(input_im, layer_num, channel=64, kernel_size=3): 其中input_im为输入的低/正常光照图像,layer_num为隐含层数目(不包括首尾两层),channel为卷积层通道数(最后一层除外,默认为64),kernel_size为卷积核大小(默认为3),该模型输出对应于输入的反射分量和光照分量。 input...
低光照图像增强网络-RetinexNet，是2018年BMVC上发表的一篇论文，旨在利用深度学习技术解决低光照图像增强问题。这篇论文深入探讨了基于Retinex理论的卷积神经网络模型，结合实际需求和理论背景，提出了一种有效的方法来提升低光照图像质量。论文首先对Retinex图像分解理论进行了介绍，指出一幅图像由光照分量和反射...
网络结构的搭建(该部分包括低/正常光照图像输入的定义以及Decom-Net、Enhance-Net和重建这三部分的对接,注意这里并没有对Rlow进行去噪的部分): # build the modelself.input_low=tf.placeholder(tf.float32,[None,None,None,3],name='input_low')self.input_high=tf.placeholder(tf.float32,[None,None,None,...
论文地址: https://arxiv.org/pdf/1808.04560.pdf代码地址: https://github.com/weichen582/RetinexNet小白:低光照图像增强网络-RetinexNet(论文解读)小白:低光照图像增强网络-RetinexNet(utils.py解析)小…
代码地址:https://github.com/weichen582/RetinexNet 解析目录:https://zhuanlan.zhihu.com/p/88761829 utils.py包含了操作数据的一些工具,具体解析如下。 defdata_augmentation(image,mode):ifmode==0:# originalreturnimageelifmode==1:# flip up and downreturnnp.flipud(image)elifmode==2:# rotate counter...
代码地址:https://github.com/weichen582/RetinexNet 解析目录:https://zhuanlan.zhihu.com/p/88761829 main.py是主函数文件,提供了模型训练和测试的具体实现,具体解析如下。 首先是命令行传递参数设置部分: parser=argparse.ArgumentParser(description='')parser.add_argument('--use_gpu',dest='use_gpu',type=...
低光照图像增强一直是CV领域的热门研究方向之一,之前传统的基于Retinex理论的研究方法已经出现很多,比如MSR、MSRCR和MSRCP等,这些方法在低光照图像增强方面效果有明显提升。然而,这些方法处理每一张图像会比较耗时,这样就没办法较快地批量处理低光照图像,因此这里介绍一种基于Retinex理论的卷积神经网络模型——RetinexNet,该...