Dual Autoencoder Network for Retinex-Based Low-Light Image Enhancement

This paper presents a dual autoencoder network model based on the retinex theory to perform the low-light enhancement and noise reduction by combining the stacked and convolutional autoencoders. The proposed method first estimates the spatially smooth illumination component which is brighter than an...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	IEEE access Ročník 6; s. 22084 - 22093
Hlavní autoři:	Park, Seonhee, Yu, Soohwan, Kim, Minseo, Park, Kwanwoo, Paik, Joonki
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Piscataway IEEE 01.01.2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Témata:	Algorithms Autoencoder Brightness Convolution Image edge detection Image enhancement image processing Image reconstruction Lighting neural networks Noise reduction unsupervised learning variational retinex model
ISSN:	2169-3536, 2169-3536
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!