Abstract 在弱光条件下拍摄的图像通常会出现（部分）可见度较差的情况。,除了令人不满意的照明之外，多种类型的退化也隐藏在黑暗中，例如由于相机质量有限而导致的噪点和颜色失真。,换句话说，仅仅调高黑暗区域的亮度将不可避免地放大隐藏的伪像。,这项工作为 Kindling the Darkness（记为 KinD）构建了一个简单而有效的网络，该网络受 Retinex 理论的启发，将图像分解为两个部

Kindling the Darkness: a Practical Low-light Image Enhancer 另外，推荐新的研究成果 KinD++。 [paper] : https://arxiv.org/pdf/1905.04161v1.pdf [Tensorflow] : https://github.com/zhangyhuaee/KinD [KinD++ Tensorfl

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> We are able to generate quite good code if we know run-time types of all valuesWe can't predict possible set of run-time types in real-life appsIn cases, when we expec

题目链接:http://acm.hzau.edu.cn/problem.php?id=1204 ———————————————————————————————————————— 1204: Escape from the Darkness Time Limit: 1 Sec Memory Limit: 1280 MB Submit: 99 Solved: 3 [Submit][Statu

论文阅读：Seeing in Extra Darkness Using a Deep-Red Flash 今天介绍的这篇文章是 2021 年 ICCV 的一篇 oral 文章，主要是为了解决极暗光下的成像问题，通过一个深红的闪光灯补光。实现了暗光下很好的成像效果，整篇文章基本没有任何公式，所用到的网络也比较简单，但最后成了一篇顶会的 Oral 文章，可能主要创新在于软硬件结合吧。 Abstra

目录 摘要 介绍 已有方法回顾 普通方法 基于亮度的方法 基于深度学习的方法 基于图像去噪的方法 提出的方法 2.1 Layer Decomposition Net 2.2 Reflectance Restoration Net 2.3 Illumination Adjustment Net 实验结果 总结 Kindling the Darkness: A

本文来自ACM MM 2019，作者：Yonghua Zhang, Jiawan Zhang, and Xiaojie Guo 项目地址：https://github.com/zhangyhuaee/KinD Abstract 在弱光条件下拍摄的图像通常(部分)能见度较差。除了不理想的照明，多种类型的退化，如噪音和颜色失真，由于相机的质量有限，这些退化隐藏在黑暗中。换句话说，仅仅提高黑暗区域的