zero-reference deep curve estimation for low-light image enhancement代码

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。