亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

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.
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
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

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
汉堡包应助科研通管家采纳,获得10
刚刚
刚刚
1秒前
NexusExplorer应助Luo采纳,获得10
2秒前
13秒前
Luo发布了新的文献求助10
19秒前
wintersss完成签到,获得积分10
22秒前
30秒前
Plum22发布了新的文献求助20
34秒前
廖庭毅发布了新的文献求助10
38秒前
41秒前
1分钟前
山是山三十三完成签到 ,获得积分10
1分钟前
核桃发布了新的文献求助10
1分钟前
斯文败类应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
NexusExplorer应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
杨怂怂完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
2分钟前
朱朱子完成签到 ,获得积分10
3分钟前
Akim应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
GingerF应助科研通管家采纳,获得100
4分钟前
传奇3应助科研通管家采纳,获得10
4分钟前
4分钟前
4分钟前
4分钟前
Plum22发布了新的文献求助20
4分钟前
HAG完成签到,获得积分20
4分钟前
Perry完成签到,获得积分10
5分钟前
江枫渔火完成签到 ,获得积分10
5分钟前
MchemG应助科研通管家采纳,获得10
6分钟前
闫雪完成签到,获得积分10
6分钟前
6分钟前
闫雪发布了新的文献求助10
6分钟前
Plum22发布了新的文献求助20
6分钟前
直觉应助闫雪采纳,获得10
6分钟前
蚂蚁踢大象完成签到 ,获得积分10
7分钟前
hgsgeospan完成签到,获得积分10
7分钟前
直率的笑翠完成签到 ,获得积分10
7分钟前
hgs完成签到,获得积分10
7分钟前
高分求助中
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 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 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3990105
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532119
关于积分的说明 11256456
捐赠科研通 3271016
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805171
邀请新用户注册赠送积分活动 882288
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809228