暗光增强论文Attention Guided Low-light Image Enhancement with a Large Scale Low-light Simulation Dataset翻译

Abstract 低光图像增强是一个挑战，因为它不仅需要考虑亮度恢复，还需要考虑复杂的问题，如颜色失真和噪声通常隐藏在黑暗中。简单地调整低光图像的亮度将不可避免地放大这些噪声。针对这一难题，本文提出了一种基于多分支卷积神经网络的端到端注意引导方法。为此，我们首先使用精心设计的微光模拟策略构建一个合成数据集，它比现有数据集更大、更多样化。利用新的训练数据集，我们的方法学习了两个注意图，分别指导亮度增

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