懂AI

基于小波扩散模型的低光照图像增强技术

RayRay
低光照图像增强小波扩散模型Siggraph Asia 2023深度学习计算机视觉Github开源项目

引言

低光照图像增强是计算机视觉领域的一个重要研究方向。在日常生活和专业应用中,我们经常会遇到由于光线不足导致的低质量图像,这些图像往往存在噪声严重、细节丢失、对比度低等问题,严重影响了图像的可视性和后续处理。因此,开发高效的低光照图像增强算法具有重要的实际意义。

近年来,随着深度学习技术的发展,基于神经网络的低光照图像增强方法取得了显著进展。然而,这些方法仍然面临一些挑战,如处理速度慢、生成结果缺乏细节等。为了解决这些问题,研究人员提出了一种新颖的方法——基于小波扩散模型的低光照图像增强技术(Wavelet-based Diffusion Models for Low-light Image Enhancement)。

技术原理

该方法的核心思想是将扩散模型与小波变换相结合。扩散模型是一种强大的生成模型,能够通过迭代去噪过程生成高质量图像。而小波变换则具有多尺度分析的特性,可以有效地捕捉图像的局部和全局特征。

具体来说,该方法的工作流程如下:

  1. 小波分解: 首先对输入的低光照图像进行小波分解,得到不同尺度和方向的子带。

  2. 扩散过程: 对每个子带应用扩散模型,逐步去除噪声并恢复细节。

  3. 小波重构: 最后将处理后的子带进行小波重构,得到增强后的图像。

pipeline

这种方法的优势在于:

  • 利用扩散模型的强大生成能力,可以有效地恢复图像细节。
  • 小波变换的多尺度特性使得算法能够同时处理局部和全局信息。
  • 在子带上进行处理提高了算法的效率。

实验结果

研究人员在多个公开数据集上评估了该方法的性能,包括LOLv1、LOLv2和LSRW等。实验结果表明,基于小波扩散模型的方法在多个指标上都优于现有的最先进算法。

以下是一些视觉对比结果:

comparison

从上图可以看出,该方法不仅有效地提高了图像的亮度,还很好地保留了细节信息,减少了噪声,提升了整体视觉质量。

技术实现

该方法的PyTorch实现已在GitHub上开源(https://github.com/JianghaiSCU/Diffusion-Low-Light)。研究人员提供了详细的使用说明,包括环境配置、数据准备、训练和测试等步骤。

主要依赖项:

pip install -r requirements.txt

训练命令:

python train.py

测试命令:

python evaluate.py

此外,研究人员还提供了预训练模型,可以直接用于推理。

应用前景

基于小波扩散模型的低光照图像增强技术具有广阔的应用前景:

  1. 移动摄影: 可以集成到智能手机相机中,提高夜间拍摄质量。

  2. 安防监控: 提升低光环境下监控视频的清晰度。

  3. 医学影像: 改善X射线、CT等医学图像的质量。

  4. 自动驾驶: 增强夜间或恶劣天气条件下的视觉感知能力。

  5. 天文观测: 提高暗弱天体的可见性。

未来展望

尽管该方法取得了显著成果,但仍有改进空间:

  1. 进一步提高处理速度,实现实时增强。

  2. 探索更好的小波基函数,以更好地适应不同类型的图像。

  3. 结合其他先进技术,如注意力机制,进一步提升性能。

  4. 拓展到视频增强等更复杂的任务。

结论

基于小波扩散模型的低光照图像增强技术代表了该领域的最新进展。它巧妙地结合了扩散模型的生成能力和小波变换的多尺度特性,在提高图像质量的同时保持了较高的处理效率。随着进一步的研究和优化,这种方法有望在更多实际应用中发挥重要作用,为解决低光照图像处理问题提供新的思路和工具。

编辑推荐精选

AEE

AEE

AI Excel全自动制表工具

AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器，提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能，高效处理 Excel 任务，提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入，适用于企业、教育、金融等多场景。

UI-TARS-desktop

UI-TARS-desktop

基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用，可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。

UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用，基于 UI-TARS（视觉语言模型）构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能，支持跨平台使用（Windows/MacOS），能提供实时反馈和状态显示，且数据完全本地处理，保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式，还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景，如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档，包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等，方便开发者使用和扩展。

Wan2.1

Wan2.1

开源且先进的大规模视频生成模型项目

Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目，支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项，可调整分辨率、扩散步数等参数，还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具，在视频和图像生成领域具有广泛应用前景，适合研究人员和开发者使用。

爱图表

爱图表

全流程 AI 驱动的数据可视化工具，助力用户轻松创作高颜值图表

爱图表（aitubiao.com）就是AI图表，是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台，专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型，爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能，致力于帮助职场人士高效处理和表达数据，提升工作效率和报告质量。

Qwen2.5-VL

Qwen2.5-VL

一款强大的视觉语言模型，支持图像和视频输入

Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型，支持图像和视频输入，可用于多种场景，如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式，还包含了视觉处理工具，有助于开发者快速集成和使用，提升工作效率。

HunyuanVideo

HunyuanVideo

HunyuanVideo 是一个可基于文本生成高质量图像和视频的项目。

HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力，支持多种分辨率和视频长度选择，能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法，可灵活调整生成参数，满足不同场景的需求，是文本生成图像视频领域的优质工具。

WebUI for Browser Use

WebUI for Browser Use

一个基于 Gradio 构建的 WebUI，支持与浏览器智能体进行便捷交互。

WebUI for Browser Use 是一个强大的项目，它集成了多种大型语言模型，支持自定义浏览器使用，具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务，无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现，有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用，在 SEO 优化方面，其关键词涵盖浏览器使用、WebUI、大型语言模型集成等，有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。

xiaozhi-esp32

xiaozhi-esp32

基于 ESP32 的小智 AI 开发项目，支持多种网络连接与协议，实现语音交互等功能。

xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目，专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能，如网络连接、OTA 升级、设备激活等，同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者，都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统，为智能设备开发提供强大助力。

olmocr

olmocr

一个用于 OCR 的项目，支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换，并提供测试和报告功能。

olmocr 是一个专注于光学字符识别（OCR）的 Python 项目，由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器，如 vllm、sglang、OpenAI 等，可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能，方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域，有助于提高工作效率和准确性。

飞书多维表格

飞书多维表格

飞书多维表格 ×DeepSeek R1 满血版

飞书多维表格联合 DeepSeek R1 模型，提供 AI 自动化解决方案，支持批量写作、数据分析、跨模态处理等功能，适用于电商、短视频、影视创作等场景，提升企业生产力与创作效率。关键词：飞书多维表格、DeepSeek R1、AI 自动化、批量处理、企业协同工具。

下拉加载更多