CLIP-AE: A Multi-Modal Unsupervised Images Enhancement Method Based on High-Order Adaptive Curve for Visual Disbalance Defects
Notice bibliographique
Résumé
For visual disbalance defects (VDDs) in low-light images, such as brightness unevenness and color imbalance, existing enhancement methods struggle to extract defect features from local regions and apply adaptive enhancement based on varying degrees of these defects. To address these challenges, we propose an unsupervised multi-modal enhancement method based on a high-order adaptive curve, named CLIP-AE. Specifically, we introduce a multi-modal recurrent optimization approach utilizing contrastive language-image pre-training (CLIP). This method iteratively optimizes variable embedded prompts and an Adaptive Enhancement Module (AEM) to establish dependencies between the prompts and detailed style features in the images, guiding the AEM to perform adaptive image enhancement. Additionally, we implement a progressive feature alignment strategy to enhance the model's ability to perceive style features and improve optimization efficiency by using multiple enhanced images with identical content features and incremental style features. In the AEM, the optimized Hyperparameters Generative Network (HGN) generates the optimal hyperparameters, which drive a High-Dimensional Nested Gamma correction (HDN-Gamma) to perform pixel-wise adaptive enhancement for VDDs. HDN-Gamma further maps pixel values using specific enhancement curves to avoid artifacts. Extensive experiments demonstrate that our method effectively improves visual disbalance defects and reduces artifacts. Compared to seven state-of-the-art algorithms, our method shows significant improvements (PSNR: 16.46%, 16.89%, and 15.14%; SSIM: 9.26%, 8.02%, and 9.85%; MUSIQ: 6.37%, 6.54%, and 7.45%) on the LOL, SICE, and MIT-Adobe FiveK datasets. Our approach offers a novel solution for applying multimedia technology in low-light image enhancement tasks.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».