冲顶会必备！图像增强SOTA方案+开源数据集

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图像增强是图像处理领域长期的、不可回避的研究课题，也是活跃在各大顶会中的热门研究方向。其应用范围广泛涉及医学影像分析、安全监控、智能交通、目标检测与识别、遥感影像处理等领域，具有很高的实用性，因此每年的相关论文数量也比较多。 这次我就给同学们盘了 图像增强领域 17个 SOTA方案 ，包括部分经典的图像增强模型，另外附上了一些 开源的数据集 。因为时间和篇幅关系，只做简单介绍，建议有发顶会需求的同学看原文仔细学习~ 扫码 添加小享， 回复“ 图像增强 ”    免费获取 全部论文+代码+数据集 Brighten-and-Colorize: A Decoupled Network for Customized Low-Light Image Enhancement 简述： 论文提出了一种名为“亮度和色彩化”的网络（BCNet）。这个网络将图像色彩化引入LLIE，以实现准确色彩的低光图像增强，并根据用户偏好进行定制。具体 ………………………………