HVI：一种用于低光图像增强的新色彩空间

低光图像增强（LLIE）是一项重要的计算机视觉任务，旨在从受损的低光图像中恢复详细的视觉信息。许多现有的LLIE方法基于标准RGB（sRGB）空间，这常常会因sRGB中固有的高色彩敏感性而产生色彩偏差和亮度伪影。虽然使用色相、饱和度和明度（HSV）颜色空间转换图像有助于解决亮度问题，但它会引入显著的红色和黑色噪声伪影。为了解决这个问题，我们提出了一种新的LLIE色彩空间，即水平/垂直强度（HVI），由极化的HS图和可学习的强度定义。前者强制红色坐标之间的距离较小，以去除红色伪影，而后者则压缩低光区域以去除黑色伪影。为了充分利用色彩和强度信息，我们进一步引入了一种新颖的颜色和强度解耦网络（CIDNet），以在HVI空间中学习不同光照条件下的准确光度映射函数。来自基准和消融实验的综合结果表明，所提出的HVI色彩空间与CIDNet在10个数据集上超越了最先进的方法。代码可在https://github.com/Fediory/HVI-CIDNet获得。