摘要：这篇文章来自 BMVC 2018。低光图像增强一直是一个火热的领域，在过去的几十年中，有很多传统的方法用于增强低光图像，但这些方法都在一定程度上限制了增强效果。随着深度学习的兴起，卷积神经网络也被应用在这个领域，这篇文章是将Retinex理论与深度学习结合的文章，下面就一起来看看这篇文章的设计方法。 阅读全文

摘要：文章概述 这篇文章来自 CVPR 2019。文章提出了一种新的端到端图像增强网络，该网络没有像以前那样直接学习图像到图像的映射，而是在网络中引入中间光照，将输入与预期的增强结果相关联，从而增强了网络从经过专家修饰的输入/输出图像对学习复杂的摄影调整的能力（没有直接学习图像到图像的映射，而是设计网络， 阅读全文

摘要：文章概述 这篇文章来自 ACM MM 2019。本文建立了一个简单而有效的点燃黑暗（表示为 KinD）的网络，它受 Retinex 理论的启发，将原始图像分解为反射率和光照两个部分，其中光照负责光的调节，而反射率负责去除退化。通过这种方式，原始空间被解耦成两个较小的子空间，期望得到更好的学习。整个网 阅读全文