现有的未配对的低光图像增强方法更喜欢采用双向GAN框架，其中部署了两个CNN发生器以分别进行增强和降级。然而，这种数据驱动的模型忽略了低和正常光图像之间的变换的固有特性，导致不稳定的训练和伪像。在这里，我们建议利用可逆网络来增强前进过程中的低光图像，并与未配对的学习相反地降低正常光。然后将产生的和实际图像送入对抗性学习的鉴别器中。除了对抗性损失外，我们还设计各种损失功能，以确保培训的稳定性并保持更多图像细节。特别是，引入了可逆性损失以减轻过度暴露问题。此外，我们为低光图像提供了一种逐步的自我指导增强过程，对SOTA实现了良好的性能。

基于深度学习的低光图像增强方法通常需要巨大的配对训练数据，这对于在现实世界的场景中捕获是不切实际的。最近，已经探索了无监督的方法来消除对成对训练数据的依赖。然而，由于没有前衣，它们在不同的现实情景中表现得不稳定。为了解决这个问题，我们提出了一种基于先前（HEP）的有效预期直方图均衡的无监督的低光图像增强方法。我们的作品受到了有趣的观察，即直方图均衡增强图像的特征图和地面真理是相似的。具体而言，我们制定了HEP，提供了丰富的纹理和亮度信息。嵌入一​​个亮度模块（LUM），它有助于将低光图像分解为照明和反射率图，并且反射率图可以被视为恢复的图像。然而，基于Retinex理论的推导揭示了反射率图被噪声污染。我们介绍了一个噪声解剖学模块（NDM），以解除反射率图中的噪声和内容，具有不配对清洁图像的可靠帮助。通过直方图均衡的先前和噪声解剖，我们的方法可以恢复更精细的细节，更有能力抑制现实世界低光场景中的噪声。广泛的实验表明，我们的方法对最先进的无监督的低光增强算法有利地表现出甚至与最先进的监督算法匹配。

Deep learning-based methods have achieved remarkable success in image restoration and enhancement, but are they still competitive when there is a lack of paired training data? As one such example, this paper explores the low-light image enhancement problem, where in practice it is extremely challenging to simultaneously take a low-light and a normal-light photo of the same visual scene. We propose a highly effective unsupervised generative adversarial network, dubbed Enlight-enGAN, that can be trained without low/normal-light image pairs, yet proves to generalize very well on various real-world test images. Instead of supervising the learning using ground truth data, we propose to regularize the unpaired training using the information extracted from the input itself, and benchmark a series of innovations for the low-light image enhancement problem, including a global-local discriminator structure, a selfregularized perceptual loss fusion, and the attention mechanism. Through extensive experiments, our proposed approach outperforms recent methods under a variety of metrics in terms of visual quality and subjective user study. Thanks to the great flexibility brought by unpaired training, EnlightenGAN is demonstrated to be easily adaptable to enhancing real-world images from various domains. Our codes and pre-trained models are available at: https://github.com/VITA-Group/EnlightenGAN.

The paper presents a novel method, Zero-Reference Deep Curve Estimation (Zero-DCE), which formulates light enhancement as a task of image-specific curve estimation with a deep network. Our method trains a lightweight deep network, DCE-Net, to estimate pixel-wise and high-order curves for dynamic range adjustment of a given image. The curve estimation is specially designed, considering pixel value range, monotonicity, and differentiability. Zero-DCE is appealing in its relaxed assumption on reference images, i.e., it does not require any paired or unpaired data during training. This is achieved through a set of carefully formulated non-reference loss functions, which implicitly measure the enhancement quality and drive the learning of the network. Our method is efficient as image enhancement can be achieved by an intuitive and simple nonlinear curve mapping. Despite its simplicity, we show that it generalizes well to diverse lighting conditions. Extensive experiments on various benchmarks demonstrate the advantages of our method over state-of-the-art methods qualitatively and quantitatively. Furthermore, the potential benefits of our Zero-DCE to face detection in the dark are discussed.

在低灯条件下捕获的图像遭受低可视性和各种成像伪影，例如真实噪音。现有的监督启示算法需要大量的像素对齐的训练图像对，这很难在实践中准备。虽然弱监督或无人监督的方法可以缓解这些挑战，但不使用配对的训练图像，由于缺乏相应的监督，一些现实世界的文物不可避免地被错误地放大。在本文中，而不是使用完美的对齐图像进行培训，我们创造性地使用未对准的现实世界图像作为指导，这很容易收集。具体地，我们提出了一个交叉图像解剖线程（CIDN），以分别提取来自低/常光图像的交叉图像亮度和图像特定内容特征。基于此，CIDN可以同时校正特征域中的亮度和抑制图像伪像，其在很大程度上将鲁棒性增加到像素偏移。此外，我们收集了一个新的低光图像增强数据集，包括具有现实世界腐败的未对准培训图像。实验结果表明，我们的模型在新建议的数据集和其他流行的低光数据集中实现了最先进的表演。

增强低光图像的质量在许多图像处理和多媒体应用中起着非常重要的作用。近年来，已经开发出各种深入的学习技术来解决这一具有挑战性的任务。典型的框架是同时估计照明和反射率，但它们忽略了在特征空间中封装的场景级上下文信息，从而导致许多不利的结果，例如，细节损失，颜色不饱和，工件等。为了解决这些问题，我们开发了一个新的上下文敏感的分解网络架构，用于利用空间尺度上的场景级上下文依赖项。更具体地说，我们构建了一种双流估计机制，包括反射率和照明估计网络。我们设计一种新的上下文敏感的分解连接来通过结合物理原理来桥接双流机制。进一步构建了空间改变的照明引导，用于实现照明组件的边缘感知平滑性特性。根据不同的培训模式，我们构建CSDNet（配对监督）和CSDGAN（UNS满分监督），以充分评估我们设计的架构。我们在七个测试基准测试中测试我们的方法，以进行大量的分析和评估的实验。由于我们设计的上下文敏感的分解连接，我们成功实现了出色的增强结果，这完全表明我们对现有最先进的方法的优势。最后，考虑到高效的实际需求，我们通过减少通道数来开发轻量级CSDNet（命名为LiteCsdnet）。此外，通过为这两个组件共享编码器，我们获得更轻量级的版本（短路SLITECSDNET）。 SLITECSDNET只包含0.0301M参数，但达到与CSDNET几乎相同的性能。

摆脱拟合配对训练数据的基本限制，最近无监督的低光增强方法在调整图像的照明和对比度方面表现出色。但是，对于无监督的低光增强，由于缺乏对详细信号的监督而导致的剩余噪声抑制问题在很大程度上阻碍了这些方法在现实世界应用中的广泛部署。在本文中，我们提出了一种新型的自行车相互作用生成对抗网络（CIGAN），以实现无监督的低光图像增强，它不仅能够更好地在低/正常光图像之间更好地传输照明分布，还可以操纵两个域之间的详细信号，例如。 ，在环状增强/降解过程中抑制/合成逼真的噪声。特别是，提出的低光引导转换馈送馈送从增强gan（Egan）发电机的低光图像的特征到降解GAN（DGAN）的发生器。借助真正的弱光图像的信息，DGAN可以在低光图像中综合更逼真的不同照明和对比度。此外，DGAN中的特征随机扰动模块学会了增加特征随机性以产生各种特征分布，从而说服了合成的低光图像以包含逼真的噪声。广泛的实验既证明了所提出的方法的优越性，又证明了每个模块在CIGAN中的有效性。

低灯图像挑战人类的感知和计算机视觉算法。使算法强大地为计算摄影和计算机视觉应用（如实时检测和分割）开明低光图像至关重要。本文提出了一种语义引导的零射低亮增强网络，其在没有配对图像，未配对数据集和分段注释的情况下培训。首先，我们使用深度可分离卷积设计增强因子提取网络，以便有效估计低光图像的像素方向缺点。其次，我们提出了一种经常性图像增强网络，以具有价格实惠的模型尺寸来逐渐增强低光图像。最后，我们介绍了一个无监督的语义分割网络，用于保留密集增强期间的语义信息。基准数据集和低光视频的广泛实验表明，我们的模型优于先前的最先进的定性和定量。我们进一步探讨了所提出的低光检测和分割方法的好处。

在不完美亮度条件下采取的照片的视觉质量可以通过多种因素来退化，例如，低亮度，成像噪声，颜色失真等。目前的低灯图像增强型号仅关注较低亮度的改善，或者简单地处理整体的所有退化因子，导致次优性能。在本文中，我们建议将增强模型分成两个顺序阶段。第一阶段侧重于基于像素明智的非线性映射来提高场景可见性。第二阶段专注于通过抑制其余变性因素来改善外观保真度。解耦模型有助于两个方面的增强。一方面，整个低光增强可以分为两个更容易的子组织。第一个只旨在增强可见性。它还有助于弥合低光和常光图像之间的大强度间隙。以这种方式，第二个子摊可以成形为局部外观调整。另一方面，由于从第一阶段学习的参数矩阵意识到亮度分布和场景结构，因此可以作为互补信息结合到第二阶段。在实验中，与其他低光图像增强模型相比，我们的模型在定性和定量比较方面表现出最先进的性能。此外，消融研究还验证了我们模型在多个方面的有效性，例如模型结构和损失功能。训练有素的模型可在https://github.com/hanxuhfut/decoupled-low-light-image-enhancement获得。

Deep learning-based methods have achieved significant performance for image defogging. However, existing methods are mainly developed for land scenes and perform poorly when dealing with overwater foggy images, since overwater scenes typically contain large expanses of sky and water. In this work, we propose a Prior map Guided CycleGAN (PG-CycleGAN) for defogging of images with overwater scenes. To promote the recovery of the objects on water in the image, two loss functions are exploited for the network where a prior map is designed to invert the dark channel and the min-max normalization is used to suppress the sky and emphasize objects. However, due to the unpaired training set, the network may learn an under-constrained domain mapping from foggy to fog-free image, leading to artifacts and loss of details. Thus, we propose an intuitive Upscaling Inception Module (UIM) and a Long-range Residual Coarse-to-fine framework (LRC) to mitigate this issue. Extensive experiments on qualitative and quantitative comparisons demonstrate that the proposed method outperforms the state-of-the-art supervised, semi-supervised, and unsupervised defogging approaches.

在弱照明条件下捕获的图像可能会严重降低图像质量。求解一系列低光图像的降解可以有效地提高图像的视觉质量和高级视觉任务的性能。在本研究中，提出了一种新的基于RETINEX的实际网络（R2RNET），用于低光图像增强，其包括三个子网：DECOM-NET，DENOISE-NET和RELIGHT-NET。这三个子网分别用于分解，去噪，对比增强和细节保存。我们的R2RNET不仅使用图像的空间信息来提高对比度，还使用频率信息来保留细节。因此，我们的模型对所有退化的图像进行了更强大的结果。与在合成图像上培训的最先前的方法不同，我们收集了第一个大型现实世界配对的低/普通灯图像数据集（LSRW数据集），以满足培训要求，使我们的模型具有更好的现实世界中的泛化性能场景。对公共数据集的广泛实验表明，我们的方法在定量和视觉上以现有的最先进方法优于现有的现有方法。此外，我们的结果表明，通过使用我们在低光条件下的方法获得的增强的结果，可以有效地改善高级视觉任务（即面部检测）的性能。我们的代码和LSRW数据集可用于：https：//github.com/abcdef2000/r2rnet。

移动设备上的低光成像通常是由于不足的孔径穿过相对较小的孔径而挑战，导致信噪比较低。以前的大多数关于低光图像处理的作品仅关注单个任务，例如照明调整，颜色增强或删除噪声；或在密切依赖于从特定的摄像机模型中收集的长时间曝光图像对的关节照明调整和降解任务上，因此，这些方法在需要摄像机特定的关节增强和恢复的现实环境中不太实用且可推广。为了解决这个问题，在本文中，我们提出了一个低光图像处理框架，该框架可以执行关节照明调整，增强色彩和降解性。考虑到模型特异性数据收集的难度和捕获图像的超高定义，我们设计了两个分支：系数估计分支以及关节增强和denoising分支。系数估计分支在低分辨率空间中起作用，并预测通过双边学习增强的系数，而关节增强和去核分支在全分辨率空间中工作，并逐步执行关节增强和脱氧。与现有方法相反，我们的框架在适应另一个摄像机模型时不需要回忆大量数据，这大大减少了微调我们用于实际使用方法所需的努力。通过广泛的实验，与当前的最新方法相比，我们在现实世界中的低光成像应用中证明了它的巨大潜力。

水下图像不可避免地会受到颜色失真和对比度减少的影响。基于统计的方法，例如白平衡和直方图拉伸，试图调整颜色通道的不平衡和狭窄的强度分布，因此性能有限。最近，基于深度学习的方法取得了令人鼓舞的结果。但是，所涉及的架构复杂化和高计算成本可能会阻碍其在实用的约束平台中的部署。受上述作品的启发，我们提出了一个统计学的轻量级水下图像增强网络（USLN）。具体而言，我们首先开发一个双统计的白平衡模块，该模块可以学会使用平均图像和最大图像来补偿每个特定像素的颜色失真。然后是一个多色空间拉伸模块，以适应RGB，HSI和实验室颜色空间中的直方图分布。广泛的实验表明，在统计数据的指导下，USLN大大降低了所需的网络容量（超过98％）并实现最先进的性能。代码和相关资源可在https://github.com/deepxzy/usln上获得。

低光图像增强旨在提高图像的可见性，同时保持其视觉自然。与现有方法不同，倾向于直接通过忽略保真度和自然恢复来完成致密任务，我们调查内在的退化和赖光图像，同时改进细节和颜色两步。灵感来自彩色图像配方（漫反射颜色加环境照明颜色），我们首先估计低光输入的劣化，以模拟环境照明颜色的失真，然后优化内容以恢复漫反射照明颜色的损失。为此，我们提出了一种新的劣化到精炼生成网络（DRGN）。其独特的特点可以总结为1）一种新型的两步生成网络，用于降解学习和内容细化。它不仅优于一步法，还能够合成足够的配对样本来利用模型培训; 2）多分辨率融合网络以多规模的协作方式表示目标信息（劣化或内容），这更有效地解决复杂的解密问题。关于增强任务和联合检测任务的广泛实验已经验证了我们提出的方法的有效性和效率，分别超过了SOTA \ Texit {0.70dB平均值和地图}。代码可用于\ URL {https://github.com/kuijiang0802/drgn}。

低光图像增强（LLIE）旨在提高在环境中捕获的图像的感知或解释性，较差的照明。该领域的最新进展由基于深度学习的解决方案为主，其中许多学习策略，网络结构，丢失功能，培训数据等已被采用。在本文中，我们提供了全面的调查，以涵盖从算法分类到开放问题的各个方面。为了检查现有方法的概括，我们提出了一个低光图像和视频数据集，其中图像和视频是在不同的照明条件下的不同移动电话的相机拍摄的。除此之外，我们首次提供统一的在线平台，涵盖许多流行的LLIE方法，其中结果可以通过用户友好的Web界面生产。除了在公开和我们拟议的数据集上对现有方法的定性和定量评估外，我们还验证了他们在黑暗中的脸部检测中的表现。这项调查与拟议的数据集和在线平台一起作为未来研究的参考来源和促进该研究领域的发展。拟议的平台和数据集以及收集的方法，数据集和评估指标是公开可用的，并将经常更新。

在低光环境中捕获的图像经常遭受复杂的降级。简单地调整光不可避免地导致隐藏噪声和颜色失真的突发。从退化投入寻求满足的照明，清洁和现实主义的结果​​，这篇论文提出了一种灵感来自分界和规则原则的新颖框架，大大减轻了退化纠缠。假设图像可以被分解成纹理（具有可能的噪声）和颜色分量，可以具体地执行噪声去除和颜色校正以及光调节。为此目的，我们建议将来自RGB空间的图像转换为亮度色度。可调节的噪声抑制网络设计用于消除亮度亮度的噪声，其具有估计的照明图以指示噪声升高水平。增强型亮度进一步用于色度映射器的指导，以产生现实颜色。进行了广泛的实验，揭示了我们设计的有效性，并在几个基准数据集上展示了定量和定性的最先进的替代方案的优势。我们的代码在HTTPS://github.com/mingcv/bread下公开提供。

在过去几年中，深度卷积神经网络在低光图像增强中取得了令人印象深刻的成功。深度学习方法大多通过堆叠网络结构并加深网络深度来提高特征提取的能力。在单个时导致更多的运行时间成本为了减少推理时间，在完全提取本地特征和全局特征的同时，我们通过SGN定期，我们提出了基于广泛的自我引导网络（Absgn）的现实世界低灯图像增强。策略是一种广泛的策略处理不同曝光的噪音。所提出的网络被许多主流基准验证.Aditional实验结果表明，所提出的网络优于最先进的低光图像增强解决方案。

在弱光条件下获得的图像将严重影响图像的质量。解决较差的弱光图像质量的问题可以有效地提高图像的视觉质量，并更好地改善计算机视觉的可用性。此外，它在许多领域都具有非常重要的应用。本文提出了基于视网膜的Deanet，以增强弱光图像。它将图像的频率信息和内容信息结合到三个子网络中：分解网络，增强网络和调整网络。这三个子网络分别用于分解，变形，对比度增强和细节保存，调整和图像产生。我们的模型对于所有低光图像都具有良好的良好结果。该模型对公共数据集进行了培训，实验结果表明，就视力和质量而言，我们的方法比现有的最新方法更好。

低光图像增强是一个固有的主观过程，其目标随用户的美学而变化。在此激励的情况下，已经研究了几种个性化的增强方法。但是，基于这些技术中用户偏好的增强过程是不可见的，即“黑匣子”。在这项工作中，我们为低光图像提出了一个可理解的无监督个性化增强器（Iupenhancer），该图像建立了与三个用户友好型属性（亮度，色彩和噪音）有关的低光与未配对的参考图像之间的相关性。 。拟议的IUP增强剂接受了这些相关性的指导和相应的无监督损失函数的培训。我们的IUP-Enhancer不是“黑匣子”过程，而是带有上述属性的可理解增强过程。广泛的实验表明，所提出的算法会产生竞争性的定性和定量结果，同时保持出色的灵活性和可伸缩性。可以通过单个/多个参考，交叉归因引用或仅调整参数的个性化来验证。

基于对抗性学习的图像抑制方法，由于其出色的性能，已经在计算机视觉中进行了广泛的研究。但是，大多数现有方法对实际情况的质量功能有限，因为它们在相同场景的透明和合成的雾化图像上进行了培训。此外，它们在保留鲜艳的色彩和丰富的文本细节方面存在局限性。为了解决这些问题，我们开发了一个新颖的生成对抗网络，称为整体注意力融合对抗网络（HAAN），用于单个图像。 Haan由Fog2FogFogre块和FogFree2Fog块组成。在每个块中，有三个基于学习的模块，即雾除雾，颜色纹理恢复和雾合成，它们相互限制以生成高质量的图像。 Haan旨在通过学习雾图图像之间的整体通道空间特征相关性及其几个派生图像之间的整体通道空间特征相关性来利用纹理和结构信息的自相似性。此外，在雾合成模块中，我们利用大气散射模型来指导它，以通过新颖的天空分割网络专注于大气光优化来提高生成质量。关于合成和现实世界数据集的广泛实验表明，就定量准确性和主观的视觉质量而言，Haan的表现优于最先进的脱落方法。