深度学习弱光图像增强入门学习贴及相关可参考工作推荐

0 引言

先表明身份，在过去三年的时间里，发表弱光图像增强的SCI工作多篇，后续会在Github的代码库构建好之后，分享代码链接，欢迎关注（由于工作过于垃圾，因此咱还是以大佬的工作作为参考

首先，弱光图像增强，就是把暗图像增强为亮图像。

这里有一个很大的误区，就是弱光增强并不是仅仅把灰度值调亮，而是把亮度提高的同时，必须保证对比度的一致，同时！色彩的饱和度高并且纹理细节的还原也必须优秀！

因此，弱光图像增强其实还是挺有难度的。

接下来，我们将分块进行弱光图像-深度的学习。

1 深度学习部分

首先，深度学习您是否掌握？深度学习我们这里仅仅要求您掌握神经网络的基础框架即可。在我看来，您想快速入门深度学习，最好的不是去看B站上任何的垃圾课程，而是专注于您的第一个网络的复现工作。

首先，您需要了解神经网络的基本工作原理；简明扼要，它是使用多个卷积核，通过对图像进行多尺度的分解，分解成一个一个的特征图。之后，在对其进行叠加即可。

说白了，你可以很玄学的去认为，它就是一堆卷积核穿起来，构成了一个可以改变图像灰度值的线性+非线性映射。

当然，知乎和CSDN上有大量的大佬，写了很多关于神经网络和卷积核的讲解，大家可以自己去搜。这里我就不再多将。

我推荐您复现这两个网络：VGG16和Resnet的任何版本。

您必须学会构建您的全连接网络，学会跳跃连接的操作，以及明白池化层，以及上下采样的意义。

最重要的，您必须会开启您的训练，必须知道如何用现有数据集开启训练，我这里指的是有监督学习。

有个大概的概念之后，我们将进入下一步！

2 弱光图像增强基础：

弱光图像增强你需要指导它存在3个核心问题：亮度低，对比度差、图像质量低（可以理解为色彩饱和度很垃圾，很难提取有用信息），OK，我们从3个方面来讲讲图像领域如何处理这种情况

2.1 亮度增亮

亮度增强中，在Opencv包括Photoshop里最喜欢用的，就是直接用灰度值去提升亮度。但是这种全局的增强有一个很大的问题。全局亮度提升，这玩意儿导致了所有的像素点都提升了，你还是看不见任何的区别。你可以看见，从直方图分布来看，弱光图像的像素分布问题在于：像素过于集中在左右两极。单纯的灰度值拉升，只会导致图像的信息没有得到任何有效增强。

因此，直接采用亮度提升，肯定是不行的，必须使用局部的亮度提升，才是最好的结果。

在这方面，我推荐一下近年来最经典的工作：ZERO-DCE

这篇工作的效果几乎堪称轰动。为啥呢？因为它在本领域的效果几乎是王炸。极其简单且效果拔群。

论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Guo_Zero-Reference_Deep_Curve_Estimation_for_Low-Light_Image_Enhancement_CVPR_2020_paper.pdf

代码链接：https://github.com/Li-Chongyi/Zero-DCE

简单讲解就是，Guo使用了一个深度网络对图像特征进行疯狂分解，然后，重点来了。他构建了一个零参考数据集。这个数据集很牛逼。每一张图像，存在不同的亮度等级。它通过让网络学习这些亮度等级的分布，从而到达取中间值的效果。如下所示，你可以看见，他为了取数据集中所有亮度的中间值，在里面甚至加入了极暗和曝光的情况。

为啥不是全局增强呢，因为他使用split，将图像分为了很多个部分进行函数迭代。

这里的函数迭代，来源于调光曲线的灵感，他构建了如下的二次乘法式子：

这里的α也就是上述使用split分割的局部特征。然后将这个局部特征放入网络中进行迭代增强。最终达到保持对比度的全局增强的效果。

最终取得的效果也很牛逼！我强烈建议您将其纳入您的第一个复现工作，因为它的代码极度简单，并且极好复现，最重要的是，它的代码参数量，仅有0.003M的大小。

它的同类工作，特别多。

我将推荐下面几个基于Zero-dce的改进作为您打开思路的参考。

2.1.1 STAR：A Structure-aware Lightweight Transformer for Real-time Image Enhancement

使用Transformer对图像特征进行增强，但大体的增强逻辑，基于Zero-DCE的迭代函数

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9710083

代码链接：https://github.com/zzyfd/STAR-pytorch

2.1.2 FLW-NET：A Fast and Lightweight Network for Low-Light Image Enhancement

一种魔改的轻量化Zero-DCE，加了一个全局感受野的Moudle，整体还行。我觉得可以作为参考。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2304.02978v1.pdf

代码链接：FLW-Net/model.py at main · hitzhangyu/FLW-Net (github.com)

2.1.3 LUT-GCE: Lookup Table Global Curve Estimation for Fast Low-light Image Enhancement

这个改进我自己觉得比前面这些对Moudle进行改进的都要更好一些。这篇文章主要的改进，是把Zero-DCE里的二次函数改成了一个三次函数，我觉得这篇paper的点很好，但是没有提供多余的代码。说实话有点遗憾。而且它摘要说它们的网络参数量25.4k，我觉得并不太行，因为现在的轻量化模型基本来到了10k以下的战场，仍在25.4k，其实并不算一个特色：

文章链接：https://arxiv.org/abs/2306.07083

代码：没公布

2.2 对比度增强

对比度增强主要来源于一个公式：

对比度增强在早期的工作，主要是源于直方图的调整。但是大家都知道，直方图，太老了，说实话，这年头还搞直方图实在有点没有亮点了。而且其实你自己编程会发现，直方图转为Tensor与神经网络进行交互实在有些太麻烦了。因此，我们最好就别用直方图。

接下来，我将介绍两篇。这两篇是我觉得在对比度增强上还算不错的工作。

2.2.1?The linear contrast enhancement formula is given as follows Linear Contrast Enhancement Network for Low-Illumination Image Enhancement?

这篇工作特别好。虽然他在模型构建上来说似乎没有特别大的特色。但是呢，我非常推荐它里面提出的残差块，它取名叫LCE-Resblock。如下图所示，它使用神经网络取模拟我们上面提到的对比度增强公式，效果确实不错。

文章链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10001830

代码链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10001830

其他的创新，我觉得不算太亮眼，主要是针对特征提取的部分。但LCE-ResBlock我是觉得很不错的即插即用的模块。

2.2.2?The linear contrast enhancement formula is given as follows Linear Contrast Enhancement Network for Low-Illumination Image Enhancement

这篇文章我觉得还可以，效果也不错。只不过它是专门针对对比度增强提出的双分支网络。其实相对于上面的LCE-NET有一点繁琐了。

文章链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10001830

代码链接：https://github.com/zhuyr97/GLCE

2.3 特征提取及色彩恢复

其实到这个环节，就很抽象了。因为其实无论特征提取还是色彩恢复，这都是一个有监督学习的过程。当我们不考虑使用生成对抗网络GAN和后续的Diffusion Model这类生成式技术的时候，特征提取这个环节，几乎任何任务都能做是吧。

特征提取模型，灌水重灾区，魔改版本众多。超分领域、图像增强领域、目标识别领域、图像分割领域………………特征提取模块实在是过于抽象。

我这里从两个方面来推荐工作。一个是注意力模块来推荐，一个是传统的特征融合来推荐。

2.3.1 注意力模块

太多了，实在是太多了

早年的大水文，AFF，其实它的结构和传统的通道注意力，以及空间注意力就很像了。我推荐一个高速的轻量化注意力结构，来自超分算法FMEN。其余的大家自行去搜索一下。其实注意力模块每年都有大量的魔改。你可以看看有多少人在YOLO里加注意力的魔改，就可以知道这部分的水分其实还是挺大的，

文章链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9856988

代码链接：https://github.com/NJU-Jet/FMEN

FMEN提出了一个高效的注意力模块HFAB。这个模块可以直接插入到您的网络结构中，我试了下，在图像恢复里，其实效果还可以。

2.3.2 特征提取模块

好家伙，如果说注意力模块是灌水重灾区，那么特征提取模块，将成为真正的王炸级深海！这个部分简直抽象得令人发指。近年来得抽象主义魔改太多了。

早年ECCV得多尺度超分算法魔改：

文章链接：http://Multi-scale Residual Network for Image Super-Resolution

代码链接：https://github.com/MIVRC/MSRN-PyTorch

去年的抽象代表，重参数残差块：

文章链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10208691

代码链接：https://github.com/laonafahaodange/RepRFN

当然，还有如下的抽象主义（我真的无语了当时，可能我自己不太懂这个行业吧。。。这是仿生鹰眼结构。。。。是长得像鹰眼吗。。。

文章链接：https://link.springer.com/article/10.1007/s11063-022-11030-1

3 近期全新赛道

近期的发展其实在弱光增强领域，就是跟着新技术混呗。我太想将GAN的应用，以为其实发展到现在，EnlightenGAN还是最好的GAN算法。其次，在轻量化赛道，SCI这篇文章已经把参数量卷到300个了，真的太抽象了。

EnlightenGAN：

文章：https://arxiv.org/abs/1906.06972

代码：https://github.com/VITA-Group/EnlightenGAN

SCI：
文章：https://arxiv.org/abs/2204.10137

代码：https://github.com/vis-opt-group/SCI

后续我会专门开一个轻量化弱光图像增强的文章，具体讲一讲近年来的发展，欢迎各位监督和催促（求关注~

然后，从CVPR2023开始，全新的赛道，特就是NERF的赛道也打开了：

基于Nerf的弱光图像增强，其实今年有一篇还不错叫LLNerf，也公布了代码，我自己觉得还挺好的。

文章链接：https://arxiv.org/abs/2307.10664

代码链接：https://github.com/onpix/LLNeRF