Low-Light Image Enhancement by Retinex-Based Algorithm Unrolling and Adjustment

计算机科学 水准点(测量) 人工智能 杠杆(统计) 超参数 可解释性 深度学习 颜色恒定性 先验概率 启发式 强化学习 算法 机器学习 图像(数学) 贝叶斯概率 操作系统 地理 大地测量学
作者
Xinyi Liu,Qi Xie,Qian Zhao,Hong Wang,Deyu Meng
出处
期刊:IEEE transactions on neural networks and learning systems [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:: 1-14 被引量:30
标识
DOI:10.1109/tnnls.2023.3289626
摘要

Low-light image enhancement (LIE) has attracted tremendous research interests in recent years. Retinex theory-based deep learning methods, following a decomposition-adjustment pipeline, have achieved promising performance due to their physical interpretability. However, existing Retinex-based deep learning methods are still suboptimal, failing to leverage useful insights from traditional approaches. Meanwhile, the adjustment step is either oversimplified or overcomplicated, resulting in unsatisfactory performance in practice. To address these issues, we propose a novel deep-learning framework for LIE. The framework consists of a decomposition network (DecNet) inspired by algorithm unrolling and adjustment networks considering both global and local brightness. The algorithm unrolling allows the integration of both implicit priors learned from data and explicit priors inherited from traditional methods, facilitating better decomposition. Meanwhile, considering global and local brightness guides the design of effective yet lightweight adjustment networks. Moreover, we introduce a self-supervised fine-tuning strategy that achieves promising performance without manual hyperparameter tuning. Extensive experiments on benchmark LIE datasets demonstrate the superiority of our approach over existing state-of-the-art methods both quantitatively and qualitatively. Code is available at https://github.com/Xinyil256/RAUNA2023.
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