低光照增强和图像修复的深度学习算法_亮度增强模型

最近试了两个低光照增强和图像修复的深度学习模型Zero_DCE和NAFNet，觉得挺好玩的，大家感兴趣的也可以试试。

一、Zero-DCE

论文 here
代码 here

1.1 测试效果

• 原图
  
• 测试结果
  
  可以看到这个效果还是很不错的，特别是对于光线很暗的图像，效果更加的明显。

1.2 核心思想

在PS软件中，我们可以通过调整图像亮度映射曲线来对低亮度像素进行亮度增强，Zero-DCE就是用神经网络来拟合一条亮度映射曲线，再根据曲线和原图像生成提亮图像。整个计算过程是可导的，可以轻松地用梯度下降法优化神经网络。

为了让计算机能自动判断图像的亮度，与原图像的相似度等和图像质量相关的属性，zero-DCE在训练中使用了一些新颖的误差函数，通过这些误差函数约束优化过程，算法既能保证生成出来的图片亮度合理，又能保证图片较为真实，贴近原图。

拟合亮度映射的曲线、不需要标签的误差函数，这两项精巧的设计共同决定了Zero-DCE算法的优势。原论文总结了该工作的三条贡献：

1. 这是第一个不需要参考结果的低光照增强网络，直接避免了统计学习中的过拟合问题。算法能够适应不同光照条件下的图片。
2. 该工作设计了一种随输入图像而变的映射曲线。该曲线是高阶的。每个像素有一条单独的曲线。曲线能高效地完成映射过程。
3. 本作的方法表明，在缺乏参考图像时，可以设计一个与任务相关而与参考图像无关的误差，以完成深度图像增强模型的训练。

详细的算法设计请参考博文 here

1.4 安装使用

1. 克隆仓库或者直接下载代码

git clone git@github.com:Li-Chongyi/Zero-DCE.git
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2. 进入或者切换到文件夹

cd Zero-DCE/Zero-DCE_code
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3. 安装环境

pip install -r requirements.txt
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4. 运行

python lowlight_test.py 
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1.5 存在问题

1. 低光图片增强问题要解决两件事：图像去模糊和亮度增强。而Zero-DCE只能完成后者
2. 同1，对于本身画质清晰的低光图像，有的在处理之后反而会使画质变得模糊 issue4。

• 原图
  
• 测试结果
  

二、 NAFNet（ECCV2022）

论文 here
代码 here

该算法可以在线测试，可以在huggingface.co和replicate上找到 here and here

4.1 测试结果

4.2 安装使用

该算法可以实现图像去噪、修复、双目立体图像超分三个功能，在github上提供了对应的预训练权重文件，可以自行下载

git clone https://github.com/megvii-research/NAFNet
cd NAFNet
pip install -r requirements.txt
python setup.py develop --no_cuda_ext
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记住在安装的时候一定要运行python setup.py develop --no_cuda_ext，不然会出现 canot imort name 'create_model’from "basicsr.models’

Traceback (most recent call last):
ile "basicsr/demo_ssr.py", line 8,in <module>
from basicsr.models import create_model
importError: canot imort name 'create_model'from "basicsr.models"(/ss/dy /minicondas/envs/Brclet/lib/python3.8/site-packages/basicsr/models/.init.-.py)
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当然，作者提供了colab上的代码，可以直接在colab进行运行测试！

参考文献

1. Zero-DCE