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Sony-Total-Dark
Sony-Total-Dark
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新的CMIG-Net通过模拟颜色-亮度交互来增强低光图像
研究人员开发了一种名为CMIG-Net的新网络,用于改进低光图像增强。该网络通过考虑颜色和亮度信息之间的交互来解决现有方法的局限性。CMIG-Net使用条件互信息来指导基于局部照明的颜色特征的重新校准,并动态管理其分支之间的信息流。实验表明,CMIG-Net在图像质量指标上取得了显著的提升,优于CIDNet等先前最先进的方法。
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TCA-Net通过自适应融合改进低光图像增强
研究人员推出了一种新颖的用于低光图像增强的网络TCA-Net,该网络专注于强度和色度信息的可靠融合。与使用固定注意力配额的先前方法不同,TCA-Net采用置信度阈值,自适应地保留高置信度的跨流交互。该网络还包含一个用于亮度初始化的相位引导傅里叶交互模块和一个用于防止色度泄漏的解耦双流引导模块,以及用于结构鲁棒性的感知尺度一致性正则化。实验表明,TCA-Net在紧凑的参数尺寸下实现了具有竞争力的准确性和改进的色彩保真度。