零样本全色增强的双阶段随机交替框架

该研究针对近年来全色增强领域中深度学习方法面临的高分辨率图像获取困难的问题，提出了一种双阶段随机交替框架（TRA-PAN）。该框架通过将低分辨率图像的强监督约束与全分辨率图像的物理特性有效结合，使得只需使用一对图像即可实现零样本训练，从而在真实场景中显著优于现有方法，为全色增强技术的实际应用提供了新的可能性。