zero-reference deep curve estimation for low-light image enhancement代码
时间: 2023-06-06 16:03:01 浏览: 91
Zero-reference deep curve estimation for low-light image enhancement代码(简称“ZR-DC”代码)是一项用于低光图像增强的计算机视觉技术。它是一种基于图像曲线估计的方法,通过在零参考条件下学习图像曲线,在不使用其他图像参考的情况下实现低光图像增强。这项技术是一种“无参考”方法,意味着它不需要额外的输入,而是直接从输入的低光图像中学习并生成增强后的图像。
具体来说,ZR-DC代码通过使用学习的图像曲线来计算图像的对数域,并将其映射回原始像素空间进行增强。在训练中,ZR-DC代码通过使用大量的低光图像和它们对应的增强图像进行训练。最终生成的模型可以用于增强各种低光图像,包括低对比度、暗影和失真等。
该代码是基于深度学习框架PyTorch实现的,包括网络的训练和测试代码。它还提供了一些实用工具,如数据加载器、图像可视化和性能评估工具。该代码已在多个数据集上进行了测试,包括LOL、SID和NPE等,结果表明,它比其他最先进的技术具有更好的性能。此外,该代码还可以应用于实际场景中的图像增强和视频增强等。
总之,ZR-DC代码是一种基于图像曲线估计的低光图像增强方法,它使用深度学习技术从零参考条件下学习图像曲线,并可生成高质量的增强图像。该代码具有良好的可扩展性和实用性,可以应用于多种场景下的低光图像增强问题。
相关问题
lime: low-light image enhancement via illumination map estimation
Lime是一种通过估计照明图来增强低光图像的技术。它可以通过分析图像中的光照情况,提高图像的亮度和对比度,使得图像更加清晰明亮。这种技术在夜间拍摄、弱光环境下的拍摄以及其他低光条件下的拍摄中非常有用。
zero-dce算法介绍
Zero-DCE(Zero-Reference Deep Curve Estimation)是一种基于深度学习的图像增强算法,其目的是提高图像的清晰度和对比度,使图像更具有视觉吸引力和识别性。
Zero-DCE算法的主要思想是使用神经网络模型学习图像的非局部结构信息,然后利用这些信息对图像进行增强。与传统的图像增强方法不同,Zero-DCE算法不需要参考图像,即不需要输入原始图像和参考图像进行比较,而是直接对原始图像进行处理。
Zero-DCE算法的主要优点包括:
1. 高效性:Zero-DCE算法可以在较短的时间内快速处理大量图像。
2. 自适应性:Zero-DCE算法可以自动适应不同场景下的图像,无需手动设置参数。
3. 支持多种图像格式:Zero-DCE算法可以处理包括JPEG、PNG和BMP等多种图像格式。
总之,Zero-DCE算法是一种强大的图像增强算法,可以帮助用户提高图像的清晰度和对比度,使图像更加具有视觉吸引力和识别性。