低光弱对比一键修复
无需配对数据的双网络结构，分解光照与反射，在保持色彩与对比度的同时恢复暗区细节。
Khan, Rizwan · Mehmood, Atif · Shahid, Farah · 郑忠龙 · Ibrahim, Mostafa Mahmoud
Pattern Recognition 2024
通过分解一致性约束，网络无需成对图像即可学习光照与反射的分离，大幅降低数据采集成本和计算复杂度。
色彩与对比度保持策略（CPS）在网络中提取最暗背景区域的对比度，避免增强后细节丢失或颜色失真。
两阶段网络快速学习在光照不均条件下的视觉增强，可应对设备差异和天气变化，无需针对特定数据重新训练。