Light adaptation or brightness correction is a key step in improving the contrast and visual appeal of an image. There are multiple light-related tasks (for example, low-light enhancement and exposure correction) and previous studies have mainly investigated these tasks individually. However, it is interesting to consider whether these light-related tasks can be executed by a unified model, especially considering that our visual system adapts to external light in such way. In this study, we propose a biologically inspired method to handle light-related image-enhancement tasks with a unified network (called LA-Net). First, a frequency-based decomposition module is designed to decouple the common and characteristic sub-problems of light-related tasks into two pathways. Then, a new module is built inspired by biological visual adaptation to achieve unified light adaptation in the low-frequency pathway. In addition, noise suppression or detail enhancement is achieved effectively in the high-frequency pathway regardless of the light levels. Extensive experiments on three tasks -- low-light enhancement, exposure correction, and tone mapping -- demonstrate that the proposed method almost obtains state-of-the-art performance compared with recent methods designed for these individual tasks.


翻译:光的适应或亮度校正是改善图像对比度和视觉吸引力的关键步骤。 有多种光相关任务(例如低光增强和暴露校正)和以往的研究主要分别对这些任务进行了调查。然而,令人感兴趣的是,考虑这些光相关任务能否通过统一模型执行,特别是考虑到我们的视觉系统以这种方式适应外部光线。在本研究中,我们提出了一个生物启发型方法,用一个统一的网络(称为LA-Net)处理光相关图像增强任务。首先,一个基于频率的分解模块旨在将光相关任务的常见和特有的子问题分解为两种途径。然后,根据生物视觉适应的启发,建立一个新的模块,以便在低频路径上实现统一的光适应。此外,无论光度水平如何,高频路径都有效地实现了噪音抑制或细节增强。关于三项任务(低光增强、暴露校正和音调)的广泛实验表明,拟议的方法几乎获得了与最近为这些单个任务设计的方法相比的状态性。

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