#CV Daily #CVPRW 2020 低照度水下图像增强L^2Uwe:基于局部对比度和多尺度融合的方法

 

 

#CV Daily ##CVPRW 2020##图像增强#

 

L^2UWE: A Framework for the Efficient Enhancement of Low-Light Underwater Images Using Local Contrast and Multi-Scale Fusion

L^2Uwe:基于局部对比度和多尺度融合的高效低光照水下图像增强框架

 

在水下拍摄的图像通常会受到照明不足的影响,这可能会隐藏重要的视觉特征,降低图像的质量。

我们提出了一种新型的单幅图像低光照度水下图像增强的方法L^2UWE,它基于我们的观察结果,即可以从局部对比度信息中得出大气光照的有效模型。我们创建了两个不同的模型,并从中生成了两个增强图像:一个是突出了更精细的细节,另一个侧重于消除黑暗。

我们采用了多尺度融合过程来组合这些图像,同时强调了较高亮度、显著性和局部对比度的区域。我们通过使用七种指标来测试L^2UWE的性能,并将其与七种针对水下和低光场景的最先进的增强方法进行对比测试,证明了L^2UWE的有效性。

 

作者 | Tunai Porto Marques, Alexandra Branzan Albu

单位 | 维多利亚大学

论文 | https://arxiv.org/abs/2005.13736

查看论文|https://w.url.cn/s/AdfxPC1

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