2024CVPR_Low-light Image Enhancement via CLIP-Fourier Guided Wavelet Diffusion(CFWD) 一、Motivation 1、单模态监督问题:大多数方法往往只考虑从图像层面监督增强过程,而忽略了图像的详细重建和多模态语义对特征空间的指导作用。这种单模态监督导致不确定区域的次优重建和较差的局部结构,导致视觉结果不理想的出现。--...
约束: (3)Structure-Guided Enhancement Module: 得到建模的结构信息后,进行基于结构信息指导的增强Structure-Guided Enhancement Module。这里提出了一个基于结构信息的特征融合,其中包含一个结构信息指导的卷积Structure Guided Convolutions (SGC)和结构信息指导的归一化Structure Guided Normalizations (SGN)模块。 Structure...
文献阅读:GLARE Low Light Image Enhancement via Generative Latent Feature based Codebook Retrieval mniCJ 2 人赞同了该文章作者:Han Zhou, Wei Dong, Xiaohong Liu, Shuaicheng Liu, Xiongkuo Min, Guangtao Zhai, Jun Chen 单位:上海交通大学来源:ECCV 2024 ...
摘要 背景:低光图像增强致力于在暗光环境下捕获的图像中恢复低光照的图像 现有方法存在的问题:大多数现有的方法都只是去提高低光图像的全局光照,而没有去处理例如密集噪点、颜色偏移、和极度低光的退化情况。再…
论文EEMEFN: Low-Light Image Enhancement via Edge-Enhanced Multi-Exposure Fusion Network翻译和解读,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
几篇论文实现代码:《Low-Light Image Enhancement via Structure Modeling and Guidance》(CVPR 2023) GitHub: github.com/xiaogang00/SMG-LLIE 《Conditional Generation of Audio from Video via Foley Analo...
Images captured in low light conditions suffer from low visibility, blurred details and strong noise, resulting in unpleasant visual appearance and poor performance of high level visual tasks. To address these problems, existing approaches have attempted
This work focuses on the extremely low-light image enhancement, which aims to improve image brightness and reveal hidden information in darken areas. Recently, image enhancement approaches have yielded impressive progress. However, existing methods still suffer from three main problems: (1) low-light...
Stage-II:边缘增强(Edge Enhancement) 边缘增强(EE)模块旨在增强MEF模块生成的初始图像。如图1(b)所示,EE模块由两个主要步骤组成:检测和增强。在检测步骤中,我们首先从初始图像生成边缘映射,而不是输入图像。 输入图像和多曝光图像噪声极大,这使得提取边缘具有挑战性。该MEF模块有效地消除了噪声,并生成了清晰的正常光...
enhancement. 在检测步骤中,首先从初始图像生成边缘映射,而不是从输入图像生成边缘映射。输入图像和多次曝光图像的噪声非常大,使得边缘提取非常困难。MEF模块有效地去除噪音,并生成清晰的法线光图像和精确的边缘地...AAAI 2020 EEMEFN:Low-LightImageEnhancementvia Edge-EnhancedMulti-Exposure Fusion Network ...