【第52篇】RetinexNet: Deep Retinex Decomposition for Low-Light Enhancement

摘要

链接：https://arxiv.org/pdf/1808.04560.pdf
Retinex模型是微光图像增强的有效工具。假设观测图像可以分解为反射率和照度。大多数现有的基于retina的方法都为这种高度病态分解精心设计了手工制作的约束和参数，在应用于各种场景时可能会受到模型容量的限制。在本文中，我们收集了一个包含低光/正常光图像对的low -light数据集(LOL)，并提出了一个基于该数据集的深度视网膜网，包括一个用于分解的分解网(Decom-Net)和一个用于亮度调整的增强网(enha