​ECCV 2022 | 夜间图像增强: 当层分解遇到光效应抑制网络

本文分享 ECCV 2022 论文“Unsupervised Night Image Enhancement: When Layer Decomposition Meets Light-Effects Suppression”，新加坡国立大学提出夜间图像增强算法，抑制过曝，暗光增强，代码已开源。

论文题目：Unsupervised Night Image Enhancement: When Layer Decomposition Meets Light-Effects Suppression
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2207.10564.pdf
代码链接：https://github.com/jinyeying/night-enhancement

01. 研究动机

夜间图像增强会遭遇两个问题，1. 低光照问题，2. 光效应/眩光/泛光/辉光问题。

现有的夜间可见度增强算法专注在增强低光照区域（紫色箭头）。这不可避免地导致了明亮区域的过度增强/过曝，例如，受光效应影响的区域（红色箭头）。

现有的夜晚去雾算法可以抑制雾天的辉光，但是不能增强低光照区域，也不能抑制晴朗夜晚的光效应。

我们是否可以 1. 提高黑暗区域的光强度的同时，2. 抑制明亮区域的光效应？ 更全面的提高夜间图像的可见度。

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