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RF-Net: Unsupervised Low-Light Image Enhancement Based on Retinex and exposure Fusion

Computers, Materials & Continua 2023年第10期77卷 1103-1122页

作者： Tian Ma Chenhui Fu Jiayi Yang Jiehui Zhang Chuyang Shang College of Computer Science and Technology Xi’an University of Science and TechnologyXi’an710054China

Low-light image enhancement methods have limitations in addressing issues such as color distortion,lack of vibrancy,and uneven light distribution and often require paired training *** address these issues,we propose a two-stage unsupervised low-light image enhancement algorithm called Retinex and exposure Fusion Network(RFNet),which can overcome the problems of over-enhancement of the high dynamic range and under-enhancement of the low dynamic range in existing enhancement *** algorithm can better manage the challenges brought about by complex environments in real-world scenarios by training with unpaired low-light images and regular-light *** the first stage,we design a multi-scale feature extraction module based on Retinex theory,capable of extracting details and structural information at different scales to generate high-quality illumination and reflection *** the second stage,an exposure image generator is designed through the camera response mechanism function to acquire exposure images containing more dark features,and the generated images are fused with the original input images to complete the low-light image *** show the effectiveness and rationality of each module designed in this *** the method reconstructs the details of contrast and color distribution,outperforms the current state-of-the-art methods in both qualitative and quantitative metrics,and shows excellent performance in the real world.

关键词： Low-light image enhancement multiscale feature extraction module exposure generator exposure fusion

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