低光增强的镜面分解
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。我们提出了一种新的加法图像因子分解技术,通过在分解过程中调制稀疏性来估计由多个潜在的镜面成分组成的图像。我们的基于模型驱动的 RSFNet 通过将优化展开为网络层来估计这些因子,只需要学习少量的标量。由设计可解释的结果因子可以通过网络进行不同的图像增强任务融合,也可以由用户以可控的方式直接组合。基于...
我们提出了一种新的加法图像因子分解技术,用于估计由多个潜在的镜面成分组成的图像。该技术通过调制稀疏性来实现,并可用于不同的图像增强任务。我们的系统在低光照增强应用中表现出色,并在其他应用中也有良好的泛化性能。