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基于物理知识的颜色敏感变换学习用于低光照图像增强
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于学习的物理知识颜色敏感变换（PiCat）框架，旨在解决低光照图像增强中的颜色预测不一致和光谱功率分布敏感问题，从而显著提升图像恢复效果。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于学习的物理知识颜色敏感变换（PiCat）框架。
- PiCat框架旨在解决低光照图像增强中的颜色预测不一致和光谱功率分布敏感问题。
- 该框架能够将低光照图像转换为具有深度照明不变特征的描述符。
- PiCat显著提高了在不同光照条件下的图像恢复效果。
- 实验结果显示，PiCat在五个基准数据集上的表现优于现有的最先进方法。
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