轻量高速
将融合曲线作为物理先验嵌入轻量网络，以状态反馈方式自适应调整过曝与欠曝区域的像素分布，兼顾速度与质量。
Pai, Peng · 敬忠良 · 潘汉 · Yang, Liu · Buer, Song
Neurocomputing 2024
曲线先验使网络只需学习少量曲线参数，从而显著降低模型规模与训练样本量，便于快速部署。
轻量网络结构支持快速推理，适合对实时性有要求的场景。
在定性和定量分析中均取得与现有最佳方法相当的融合效果，兼顾了性能与效率。
同时支持 RGB 与亮度通道输入，便于集成到不同的图像处理流程中。