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新的AI模型应对低光图像增强挑战 · 已追踪2个来源

研究人员开发了BlindPSNR，一种新颖的无参考网络，旨在预测低光图像增强（LLIE）的峰值信噪比（PSNR）。该方法通过在不需要真实参考的情况下估计保真度来解决LLIE中的参数选择挑战，实现了89.5%的top-1准确率。另外，另一项研究引入了MSFT，一种结合了傅里叶变换的多尺度注意力网络，用于LLIE，该网络在各种数据集上显著优于现有方法，在PSNR和结构相似性方面取得了实质性改进。