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

经过长时间的精心研发和不断优化，Kindling-OriginX 产品团队成功推出创新性的产品—Kindling-OriginX 故障根因推理引擎。这将从根本上给现有的排障流程、故障响应机制、可观测性方案带来全新的体验。进入Kindling-OriginX官方网站了解更多。 什么是 Kindling-OriginX？ Kindling-OriginX 是杭州云观秋毫科技有限公司利用创新型

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

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