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这是一份弱光图像增强资源列表
Retinexformer：一种基于Retinex的单阶段Transformer低光图像增强方法（ICCV 2023 & NTIRE 2024 挑战赛）
用 JavaScript 和 AI 提升图像质量。增强分辨率、修复、降噪等功能。开源，兼容浏览器和 Node.js，MIT 许可证。
BMVC 2022会议论文：只需9万参数就能适应光照变化——一种用于图像增强和曝光校正的轻量级Transformer模型。该模型在低光照增强方面达到了当前最佳水平（SOTA），处理速度极快，预处理仅需0.004秒。
《模式分析与机器智能汇刊》(TPAMI 2022)论文：学习增强特征以实现快速图像恢复和增强。结果涵盖散焦去模糊、去噪、超分辨率和图像增强。
CVPR 2025 论文：HVI：一种用于弱光图像增强的全新色彩空间；以及论文：“你只需要一个色彩空间：一种高效的弱光图像增强网络”
基于隐式神经表示的协同弱光图像增强（ICCV 2023）
AAAI 2023会议论文“超高清弱光图像增强：基准测试和基于Transformer的方法”的代码已发布。
《ICCV 2021论文：用于暗光目标检测的正交切线正则化多任务自编码器》。这是一种用于弱光图像目标检测的自监督学习方法。
LYT-Net：一种用于弱光图像增强的轻量级基于YUV变换的网络
🔥【CVPR 2024】图像增强中的色彩偏移估计与校正
用于弱光图像增强的自参考深度自适应曲线估计的官方PyTorch版本
这是[ECCV 2024]论文“基于神经隐式表示的快速上下文低光图像增强”的官方代码。
用于图像增强的多对一映射贝叶斯神经网络
CDAN：基于卷积稠密注意力引导的弱光图像增强网络
基于Keras实现的MIRNet：图像去噪、超分辨率和图像增强领域的顶级技术（CVPR 2020）
近期低光照图像增强技术的PyTorch Lightning实现
用于矫正低光照图像的自适应图像增强方法
GenISP：用于弱光条件下机器认知的神经ISP
基于注意力机制和Retinex模型的低光照图像增强网络（ReANet）实现
