CSEC:香港城市大学提出SOTA曝光矫正算法 | CVPR 2024 - 晓飞的算法工程笔记
原文中文,约7000字,阅读约需17分钟。发表于: 。在光照条件不佳下捕获的图像可能同时包含过曝和欠曝。目前的方法主要集中在调整图像亮度上,这可能会加剧欠曝区域的色调失真,并且无法恢复过曝区域的准确颜色。论文提出通过学习估计和校正这种色调偏移,来增强既有过曝又有欠曝的图像。先通过基于UNet的网络推导输入图像的增亮和变暗版本的色彩特征图,然后使用伪正常
该论文提出了一种通过学习估计和校正色调偏移来增强过曝和欠曝图像的方法。使用基于UNet的网络提取图像的增亮和变暗版本的色彩特征图,再使用伪正常特征生成器生成伪正常色彩特征图。接着,使用COSE模块估计和校正色调偏移,最后使用COMO模块调制颜色以生成增强图像。实验证明该方法在图像增强方面表现优于现有方法。