[文献速递Vol.262]-改善对微光增强图像的感知

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撰稿人 | 戴宏 TITLE  |  # 改善对微光增强图像的感知 # 01 论文导读 在微光条件下改善图像质量是计算成像领域的一个关键挑战，广泛应用于多个领域。现有方法主要依赖手工特征或深度学习，通过最小化失真指标（如PSNR或SSIM）来优化图像。但这些指标的优化并不保证图像在视觉感知上是最佳的。本文提出了一种后处理技术，旨在在保持原始方法结果的基础上，提升图像的感知质量。该方法基于假设：最小化对输入图像感知的修改，通过局部阴影调整和全局照明颜色变化来实现。通过使用感知盲图像指标如BRISQUE、NIQE或UNIQUE，以及用户偏好测试，验证了本文方法的有效性。 02 研究背景 近年来，微光图像增强技术受到广泛关注，目标是在低光照条件下校正图像颜色，使其看起来像是在理想光照下拍摄的。尽管深度学习在这一领域取得了进展，但许多 ………………………………