图像增强旨在通过修饰颜色和音调来提高照片的美学视觉质量，并且是专业数字摄影的必不可少的技术。近年来，基于学习的图像增强算法已达到有希望的表现，并吸引了日益普及。但是，典型的努力试图为所有像素的颜色转换构建一个均匀的增强子。它忽略了对照片重要的不同内容（例如，天空，海洋等）之间的像素差异，从而导致结果不令人满意。在本文中，我们提出了一个新颖的可学习背景知觉的4维查找表（4D LUT），该表通过适应性地学习照片上下文来实现每个图像中不同内容的增强。特别是，我们首先引入一个轻量级上下文编码器和一个参数编码器，以分别学习像素级类别的上下文图和一组图像自适应系数。然后，通过通过系数集成多个基础4D LUT来生成上下文感知的4D LUT。最后，可以通过将源图像和上下文图馈入融合的上下文感知的4D〜LUT来获得增强的图像。与传统的3D LUT（即RGB映射到RGB）相比，通常用于摄像机成像管道系统或工具，4D LUT，即RGBC（RGB+上下文）映射到RGB，可实现具有不同像素的颜色转换的最佳控制每个图像中的内容，即使它们具有相同的RGB值。实验结果表明，我们的方法在广泛使用的基准中优于其他最先进的方法。

视频框架插值（VFI）旨在合成两个连续帧之间的中间框架。最先进的方法通常采用两步解决方案，其中包括1）通过基于流动的运动估计来生成本地光线的像素，2）将扭曲的像素混合以通过深神经合成网络形成全帧。但是，由于两个连续的帧不一致，新帧的扭曲功能通常不会对齐，这会导致扭曲和模糊的帧，尤其是在发生大型和复杂的运动时。为了解决这个问题，在本文中，我们提出了一种新颖的视频框架插值变压器（TTVFI）。特别是，我们以不一致的动作为查询令牌制定了扭曲的特征，并将运动轨迹中的相关区域从两个原始的连续帧中提出到键和值。在沿轨迹的相关令牌上学习了自我注意力，以通过端到端训练将原始特征融合到中间框架中。实验结果表明，我们的方法在四个广泛使用的VFI基准中优于其他最先进的方法。代码和预培训模型都将很快发布。

This paper presents a new neural network for enhancing underexposed photos. Instead of directly learning an image-to-image mapping as previous work, we introduce intermediate illumination in our network to associate the input with expected enhancement result, which augments the network's capability to learn complex photographic adjustment from expert-retouched input/output image pairs. Based on this model, we formulate a loss function that adopts constraints and priors on the illumination, prepare a new dataset of 3,000 underexposed image pairs, and train the network to effectively learn a rich variety of adjustment for diverse lighting conditions. By these means, our network is able to recover clear details, distinct contrast, and natural color in the enhancement results. We perform extensive experiments on the benchmark MIT-Adobe FiveK dataset and our new dataset, and show that our network is effective to deal with previously challenging images.

图像自适应查找表（LUTS）由于对颜色变换进行建模的高效率，在实时图像增强任务中取得了巨大的成功。但是，他们以耦合方式将完整的转换嵌入了仅颜色组件独立于颜色的部分和与组件相关的部分，仅以1D或3D的形式嵌入到单一类型的LUT中。该方案提高了由于两个因素而提高模型表现力或效率的困境。一方面，一维LUTS提供了较高的计算效率，但缺乏颜色组件相互作用的关键能力。另一方面，3D LUTS具有增强的组件与转换功能增强，但具有重记忆足迹，高训练难度和有限的细胞利用率。受图像信号处理器中常规的划分和互动实践的启发，我们提出了塞普鲁特（可分开的图像自适应查找表），以应对上述限制。具体而言，我们分别将单个颜色转换为与组件无关和组件相关的子转换的级联反应，分别将其实例化为1D和3D LUTS。这样，两个子转换的功能可以互相促进，其中3D LUT可以补充混合颜色组件的能力，而1D LUT重新分配了输入颜色以增加3D LUT的单元格使用，从而启用了启用的单元格。使用更轻巧的3D LUT。实验表明，所提出的方法比当前的最新方法提高了图片修饰数据集的性能，并在GPU和CPU上实现实时处理。

水下图像不可避免地会受到颜色失真和对比度减少的影响。基于统计的方法，例如白平衡和直方图拉伸，试图调整颜色通道的不平衡和狭窄的强度分布，因此性能有限。最近，基于深度学习的方法取得了令人鼓舞的结果。但是，所涉及的架构复杂化和高计算成本可能会阻碍其在实用的约束平台中的部署。受上述作品的启发，我们提出了一个统计学的轻量级水下图像增强网络（USLN）。具体而言，我们首先开发一个双统计的白平衡模块，该模块可以学会使用平均图像和最大图像来补偿每个特定像素的颜色失真。然后是一个多色空间拉伸模块，以适应RGB，HSI和实验室颜色空间中的直方图分布。广泛的实验表明，在统计数据的指导下，USLN大大降低了所需的网络容量（超过98％）并实现最先进的性能。代码和相关资源可在https://github.com/deepxzy/usln上获得。

将外观的图像编辑成令人惊叹的照片需要技巧和时间。自动图像增强算法通过在没有用户交互的情况下生成高质量的图像来引起人们的兴趣。但是，照片的质量评估是主观的。即使在音调和颜色调整中，自动增强的一张照片对于适合用户偏好的挑战也很具有挑战性。为了解决此问题，我们提出了一种半自动图像增强算法，该算法可以通过控制一些参数来生成具有多种样式的高质量图像。我们首先将照片修饰的技能从高质量的图像中解脱出来，并为每种技能建立有效的增强系统。具体而言，编码器框架框架将修饰技能编码为潜在代码，并将它们解码为图像信号处理（ISP）函数的参数。 ISP函数在计算上是有效的，仅由19个参数组成。尽管我们需要多次推断才能获得所需的结果，但实验结果表明，所提出的方法在基准数据集上实现了最先进的性能，以提高图像质量和模型效率。

低光图像增强（LLIE）旨在提高在环境中捕获的图像的感知或解释性，较差的照明。该领域的最新进展由基于深度学习的解决方案为主，其中许多学习策略，网络结构，丢失功能，培训数据等已被采用。在本文中，我们提供了全面的调查，以涵盖从算法分类到开放问题的各个方面。为了检查现有方法的概括，我们提出了一个低光图像和视频数据集，其中图像和视频是在不同的照明条件下的不同移动电话的相机拍摄的。除此之外，我们首次提供统一的在线平台，涵盖许多流行的LLIE方法，其中结果可以通过用户友好的Web界面生产。除了在公开和我们拟议的数据集上对现有方法的定性和定量评估外，我们还验证了他们在黑暗中的脸部检测中的表现。这项调查与拟议的数据集和在线平台一起作为未来研究的参考来源和促进该研究领域的发展。拟议的平台和数据集以及收集的方法，数据集和评估指标是公开可用的，并将经常更新。

在现实世界中，具有挑战性的照明条件（低光，不渗透和过度暴露）不仅具有令人不愉快的视觉外观，而且还要污染计算机视觉任务。现有的光自适应方法通常分别处理每种条件。而且，其中大多数经常在原始图像上运行或过度简化相机图像信号处理（ISP）管道。通过将光转换管道分解为局部和全局ISP组件，我们提出了一个轻巧的快速照明自适应变压器（IAT），其中包括两个变压器式分支：本地估计分支和全球ISP分支。尽管本地分支估算与照明有关的像素的本地组件，但全局分支定义了可学习的Quires，可以参加整个图像以解码参数。我们的IAT还可以在各种光条件下同时进行对象检测和语义分割。我们已经在2个低级任务和3个高级任务上对多个现实世界数据集进行了广泛评估。我们的IAT只有90K参数和0.004S处理速度（不包括高级模块），其IAT始终达到了卓越的性能。代码可从https://github.com/cuiziteng/illumination-aptive-transformer获得

基于深度学习的低光图像增强方法通常需要巨大的配对训练数据，这对于在现实世界的场景中捕获是不切实际的。最近，已经探索了无监督的方法来消除对成对训练数据的依赖。然而，由于没有前衣，它们在不同的现实情景中表现得不稳定。为了解决这个问题，我们提出了一种基于先前（HEP）的有效预期直方图均衡的无监督的低光图像增强方法。我们的作品受到了有趣的观察，即直方图均衡增强图像的特征图和地面真理是相似的。具体而言，我们制定了HEP，提供了丰富的纹理和亮度信息。嵌入一​​个亮度模块（LUM），它有助于将低光图像分解为照明和反射率图，并且反射率图可以被视为恢复的图像。然而，基于Retinex理论的推导揭示了反射率图被噪声污染。我们介绍了一个噪声解剖学模块（NDM），以解除反射率图中的噪声和内容，具有不配对清洁图像的可靠帮助。通过直方图均衡的先前和噪声解剖，我们的方法可以恢复更精细的细节，更有能力抑制现实世界低光场景中的噪声。广泛的实验表明，我们的方法对最先进的无监督的低光增强算法有利地表现出甚至与最先进的监督算法匹配。

图像颜色协调算法旨在自动匹配在不同条件下捕获的前景图像的颜色分布和背景图像。以前的基于深度学习的模型忽略了两个对于实际应用至关重要的问题，即高分辨率（HR）图像处理和模型的可理解性。在本文中，我们提出了一个新型的深层综合颜色滤波器（DCCF）学习框架，用于高分辨率图像协调。具体而言，DCCF首先将原始输入图像列为其低分辨率（LR）对抗零件，然后以端到端的方式学习四个人类可理解的神经过滤器（即色相，饱和，饱和，价值和细心的渲染过滤器），最终以将这些过滤器应用于原始输入图像以获得统一的结果。从可理解的神经过滤器中受益，我们可以为用户提供一个简单而有效的处理程序，以便用户与Deep Model合作，以便在必要时很少努力获得所需的结果。广泛的实验证明了DCCF学习框架的有效性，并且它在IHARMONY4数据集上的最先进的后处理方法优于图像的全分辨率，分别在MSE和PSNR上实现了7.63％和1.69％的相对改进，从而超过了图像的全分辨率。

One of the main challenges in deep learning-based underwater image enhancement is the limited availability of high-quality training data. Underwater images are difficult to capture and are often of poor quality due to the distortion and loss of colour and contrast in water. This makes it difficult to train supervised deep learning models on large and diverse datasets, which can limit the model's performance. In this paper, we explore an alternative approach to supervised underwater image enhancement. Specifically, we propose a novel unsupervised underwater image enhancement framework that employs a conditional variational autoencoder (cVAE) to train a deep learning model with probabilistic adaptive instance normalization (PAdaIN) and statistically guided multi-colour space stretch that produces realistic underwater images. The resulting framework is composed of a U-Net as a feature extractor and a PAdaIN to encode the uncertainty, which we call UDnet. To improve the visual quality of the images generated by UDnet, we use a statistically guided multi-colour space stretch module that ensures visual consistency with the input image and provides an alternative to training using a ground truth image. The proposed model does not need manual human annotation and can learn with a limited amount of data and achieves state-of-the-art results on underwater images. We evaluated our proposed framework on eight publicly-available datasets. The results show that our proposed framework yields competitive performance compared to other state-of-the-art approaches in quantitative as well as qualitative metrics. Code available at https://github.com/alzayats/UDnet .

水下杂质的光吸收和散射导致水下较差的水下成像质量。现有的基于数据驱动的基于数据的水下图像增强（UIE）技术缺乏包含各种水下场景和高保真参考图像的大规模数据集。此外，不同颜色通道和空间区域的不一致衰减不完全考虑提升增强。在这项工作中，我们构建了一个大规模的水下图像（LSUI）数据集，包括5004个图像对，并报告了一个U形变压器网络，其中变压器模型首次引入UIE任务。 U形变压器与通道 - 方面的多尺度特征融合变压器（CMSFFT）模块和空间全局功能建模变压器（SGFMT）模块集成在一起，可使用更多地加强网络对色频道和空间区域的关注严重衰减。同时，为了进一步提高对比度和饱和度，在人类视觉原理之后，设计了组合RGB，实验室和LCH颜色空间的新型损失函数。可用数据集的广泛实验验证了报告的技术的最先进性能，具有超过2dB的优势。

由于波长依赖性的光衰减，折射和散射，水下图像通常遭受颜色变形和模糊的细节。然而，由于具有未变形图像的数量有限数量的图像作为参考，培训用于各种降解类型的深度增强模型非常困难。为了提高数据驱动方法的性能，必须建立更有效的学习机制，使得富裕监督来自有限培训的示例资源的信息。在本文中，我们提出了一种新的水下图像增强网络，称为Sguie-net，其中我们将语义信息引入了共享常见语义区域的不同图像的高级指导。因此，我们提出了语义区域 - 明智的增强模块，以感知不同语义区域从多个尺度的劣化，并将其送回从其原始比例提取的全局注意功能。该策略有助于实现不同的语义对象的强大和视觉上令人愉快的增强功能，这应该由于对差异化增强的语义信息的指导应该。更重要的是，对于在训练样本分布中不常见的那些劣化类型，指导根据其语义相关性与已经良好的学习类型连接。对公共数据集的广泛实验和我们拟议的数据集展示了Sguie-Net的令人印象深刻的表现。代码和建议的数据集可用于：https：//trentqq.github.io/sguie-net.html

在不完美亮度条件下采取的照片的视觉质量可以通过多种因素来退化，例如，低亮度，成像噪声，颜色失真等。目前的低灯图像增强型号仅关注较低亮度的改善，或者简单地处理整体的所有退化因子，导致次优性能。在本文中，我们建议将增强模型分成两个顺序阶段。第一阶段侧重于基于像素明智的非线性映射来提高场景可见性。第二阶段专注于通过抑制其余变性因素来改善外观保真度。解耦模型有助于两个方面的增强。一方面，整个低光增强可以分为两个更容易的子组织。第一个只旨在增强可见性。它还有助于弥合低光和常光图像之间的大强度间隙。以这种方式，第二个子摊可以成形为局部外观调整。另一方面，由于从第一阶段学习的参数矩阵意识到亮度分布和场景结构，因此可以作为互补信息结合到第二阶段。在实验中，与其他低光图像增强模型相比，我们的模型在定性和定量比较方面表现出最先进的性能。此外，消融研究还验证了我们模型在多个方面的有效性，例如模型结构和损失功能。训练有素的模型可在https://github.com/hanxuhfut/decoupled-low-light-image-enhancement获得。

增强低光图像的质量在许多图像处理和多媒体应用中起着非常重要的作用。近年来，已经开发出各种深入的学习技术来解决这一具有挑战性的任务。典型的框架是同时估计照明和反射率，但它们忽略了在特征空间中封装的场景级上下文信息，从而导致许多不利的结果，例如，细节损失，颜色不饱和，工件等。为了解决这些问题，我们开发了一个新的上下文敏感的分解网络架构，用于利用空间尺度上的场景级上下文依赖项。更具体地说，我们构建了一种双流估计机制，包括反射率和照明估计网络。我们设计一种新的上下文敏感的分解连接来通过结合物理原理来桥接双流机制。进一步构建了空间改变的照明引导，用于实现照明组件的边缘感知平滑性特性。根据不同的培训模式，我们构建CSDNet（配对监督）和CSDGAN（UNS满分监督），以充分评估我们设计的架构。我们在七个测试基准测试中测试我们的方法，以进行大量的分析和评估的实验。由于我们设计的上下文敏感的分解连接，我们成功实现了出色的增强结果，这完全表明我们对现有最先进的方法的优势。最后，考虑到高效的实际需求，我们通过减少通道数来开发轻量级CSDNet（命名为LiteCsdnet）。此外，通过为这两个组件共享编码器，我们获得更轻量级的版本（短路SLITECSDNET）。 SLITECSDNET只包含0.0301M参数，但达到与CSDNET几乎相同的性能。

我们通过对修饰过程进行建模，以执行一系列新引入的可训练的神经色运算符来提出一种新型的图像修饰方法。神经颜色操作员模仿了传统颜色运算符的行为，并学习了Pixelwise Color Transformation，而其强度则由标量控制。为了反映颜色运算符的同构属性，我们采用了模棱两可的映射，并采用编码器编码器结构，该结构将非线性颜色转换映射到更简单的转换（即翻译），在高维空间中。通过分析全球图像统计数据，使用基于CNN的强度预测指标预测每个神经颜色操作员的标量强度。总体而言，我们的方法相当轻巧，并提供灵活的控件。实验和公共数据集的用户研究表明，与SOTA方法相比，我们的方法始终取得了最佳的结果。代码和数据将公开可用。

在低灯条件下捕获的图像遭受低可视性和各种成像伪影，例如真实噪音。现有的监督启示算法需要大量的像素对齐的训练图像对，这很难在实践中准备。虽然弱监督或无人监督的方法可以缓解这些挑战，但不使用配对的训练图像，由于缺乏相应的监督，一些现实世界的文物不可避免地被错误地放大。在本文中，而不是使用完美的对齐图像进行培训，我们创造性地使用未对准的现实世界图像作为指导，这很容易收集。具体地，我们提出了一个交叉图像解剖线程（CIDN），以分别提取来自低/常光图像的交叉图像亮度和图像特定内容特征。基于此，CIDN可以同时校正特征域中的亮度和抑制图像伪像，其在很大程度上将鲁棒性增加到像素偏移。此外，我们收集了一个新的低光图像增强数据集，包括具有现实世界腐败的未对准培训图像。实验结果表明，我们的模型在新建议的数据集和其他流行的低光数据集中实现了最先进的表演。

With the development of convolutional neural networks, hundreds of deep learning based dehazing methods have been proposed. In this paper, we provide a comprehensive survey on supervised, semi-supervised, and unsupervised single image dehazing. We first discuss the physical model, datasets, network modules, loss functions, and evaluation metrics that are commonly used. Then, the main contributions of various dehazing algorithms are categorized and summarized. Further, quantitative and qualitative experiments of various baseline methods are carried out. Finally, the unsolved issues and challenges that can inspire the future research are pointed out. A collection of useful dehazing materials is available at \url{https://github.com/Xiaofeng-life/AwesomeDehazing}.

图像修饰，旨在再生给定图像的视觉令人愉悦的演绎，是用户具有不同美学感觉的主观任务。大多数现有的方法都部署了确定性模型，以从特定的专家那里学习修饰样式，从而使其不太灵活地满足各种主观偏好。此外，由于对不同图像的有针对性处理，专家的内在多样性也被缺乏描述。为了避免此类问题，我们建议通过基于流动的架构来学习各种图像修饰。与直接生成输出图像的当前基于流的方法不同，我们认为在样式域中学习可以（i）将修饰样式从图像内容中解开，（ii）导致稳定的样式表现形式，并且（iii）避免空间不和谐效果。为了获得有意义的图像音调样式表示，设计了联合培训管道，设计由样式编码器，条件修饰网和图像音调样式正常化流量（TSFLOW）模块组成。特别是，样式编码器预测了输入图像的目标样式表示，该图像是用于修饰的修饰网中的条件信息，而TSFlow将样式表示向量映射到前向通行中的高斯分布。训练后，TSFlow可以通过从高斯分布中取样来生成多样的图像音调矢量。关于MIT-Adobe Fivk和PPR10K数据集的广泛实验表明，我们提出的方法对最新方法有利，并且有效地产生了不同的结果以满足不同的人类美学偏好。源代码和预培训模型可在https://github.com/ssrheart/tsflow上公开获得。

低光图像增强功能是一个经典的计算机视觉问题，旨在从低光图像中恢复正常暴露图像。但是，该领域常用的卷积神经网络擅长对空间结构域中的低频局部结构特征进行取样，从而导致重建图像的纹理细节不清楚。为了减轻这个问题，我们建议使用傅立叶系数进行新的模块，该模块可以在频率阶段的语义约束下恢复高质量的纹理细节并补充空间域。此外，我们使用带有不同接收场的扩张卷积为图像空间域设计了一个简单有效的模块，以减轻频繁下采样引起的细节损失。我们将上述部分集成到端到端的双分支网络中，并设计一个新颖的损失委员会和一个自适应融合模块，以指导网络灵活地结合空间和频域特征，以产生更令人愉悦的视觉效果。最后，我们在公共基准上评估了拟议的网络。广泛的实验结果表明，我们的方法的表现优于许多现有的最先进的结果，表现出出色的性能和潜力。