Self-Supervised Low-Light Image Enhancement Using Discrepant Untrained Network Priors

颜色恒定性 人工智能 计算机科学 计算机视觉 模式识别(心理学) 先验概率 降噪 人工神经网络 图像(数学) 监督学习 贝叶斯概率
作者
Jinxiu Liang,Yong Xu,Yuhui Quan,Boxin Shi,Hui Gao
出处
期刊:IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:32 (11): 7332-7345 被引量:12
标识
DOI:10.1109/tcsvt.2022.3181781
摘要

This paper proposes a deep learning method for low-light image enhancement, which exploits the generation capability of Neural Networks (NNs) while requiring no training samples except the input image itself. Based on the Retinex decomposition model, the reflectance and illumination of a low-light image are parameterized by two untrained NNs. The ambiguity between the two layers is resolved by the discrepancy between the two NNs in terms of architecture and capacity, while the complex noise with spatially-varying characteristics is handled by an illumination-adaptive self-supervised denoising module. The enhancement is done by jointly optimizing the Retinex decomposition and the illumination adjustment. Extensive experiments show that the proposed method not only outperforms existing non-learning-based and unsupervised-learning-based methods, but also competes favorably with some supervised-learning-based methods in extreme low-light conditions.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
萧水白应助孤独梦曼采纳,获得10
刚刚
2秒前
七十三度完成签到,获得积分10
2秒前
BOSS徐应助土豆采纳,获得10
2秒前
3秒前
hhy完成签到,获得积分10
3秒前
劲秉应助张宝采纳,获得10
4秒前
yang完成签到 ,获得积分10
5秒前
5秒前
不吃橘子完成签到,获得积分10
6秒前
轩辕绮烟发布了新的文献求助10
8秒前
joker完成签到 ,获得积分10
8秒前
8秒前
11秒前
大菠萝完成签到,获得积分10
13秒前
小二郎应助丙队长采纳,获得10
14秒前
Lin_Yongqi完成签到 ,获得积分10
14秒前
jumao1999发布了新的文献求助10
15秒前
16秒前
白开水完成签到,获得积分10
16秒前
wallonce发布了新的文献求助10
17秒前
19秒前
孤独梦曼完成签到,获得积分10
20秒前
Aikesi完成签到,获得积分10
20秒前
cxzhao完成签到,获得积分10
20秒前
无足鸟发布了新的文献求助10
21秒前
yoowt完成签到,获得积分10
21秒前
无足鸟发布了新的文献求助10
21秒前
kai完成签到,获得积分10
22秒前
整齐百褶裙完成签到 ,获得积分10
22秒前
沉默的冬寒完成签到 ,获得积分10
23秒前
云泥完成签到 ,获得积分10
24秒前
劲秉应助codemath采纳,获得30
24秒前
深情安青应助张宝采纳,获得10
25秒前
白开水发布了新的文献求助10
26秒前
高雪完成签到,获得积分10
27秒前
27秒前
疯狂喵完成签到 ,获得积分10
28秒前
嗨翻的冰激凌完成签到 ,获得积分10
28秒前
高分求助中
Spray / Wall-interaction Modelling by Dimensionless Data Analysis 2000
ALA生合成不全マウスでの糖代謝異常の分子機構解析 520
Mathematics and Finite Element Discretizations of Incompressible Navier—Stokes Flows 500
2-Acetyl-1-pyrroline: an important aroma component of cooked rice 500
A real-time energy management strategy based on fuzzy control and ECMS for PHEVs 400
Handbook on People's China (1957) 400
2024 Medicinal Chemistry Reviews 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3190279
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2839527
关于积分的说明 8024498
捐赠科研通 2502443
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1336603
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 637841
邀请新用户注册赠送积分活动 606021