Este artigo propõe uma nova Rede Denoiser e Aceleradora de Baixa Frequência (DLFE-Net) para Aprimoramento de Imagens em Baixa Luminosidade (LLIE). A DLFE-Net aborda dois desafios principais: (1) sobreexposição e perda de detalhes em áreas locais durante o aprimoramento, e (2) a remoção efetiva do ruído inerente em imagens de baixa luminosidade. Especificamente, a imagem RGB de entrada é primeiro convertida para o espaço de cores HVI. Os mapas de intensidade (I) e cor (H, V) são então aprimorados e desenoizados separadamente, ou seja, preservando detalhes e removendo ruído. Para preservar os detalhes, o módulo Acelerador de Iluminação de Baixa Frequência (LFIE) isola e processa as informações de baixa frequência da imagem. Essa abordagem direcionada mitiga efetivamente a sobreexposição local e preserva detalhes finos durante o aprimoramento. Para remover ruído, o módulo Denoiser Gated em Múltiplas Escalas (MSGD) realiza a desenoização através da preservação forte após prever o ruído da imagem. Experimentos abrangentes foram realizados em três conjuntos de dados de referência (LOL, SICE, Sony-Total-Dark) e cinco conjuntos de dados não pareados. Tanto as análises qualitativas quanto quantitativas demonstraram a superioridade da DLFE-Net em relação aos métodos mais avançados. Além disso, estudos de ablação demonstraram a eficácia de cada módulo na DLFE-Net.
He et al. (Fri,) estudaram essa questão.