弱光图像增强算法(6大算法附程序)，一站式解决论文实验比较部分

过往几年大量从事弱光图像增强的炒菜工作。

为了方便科研比较，也就是主观视觉比较和定量比较，提供一个集成程序给各位参考

非常简单，只需要点击Main.PY和修改输出的路径即可

本次收集的6类算法(EnlightenGAN, RUAS, SCI, ZeroDCE, ZeroDCE++, URetinexNet)

文章链接分别如下：

EnlightenGAN：https://arxiv.org/abs/1906.06972

RUAS：https://arxiv.org/abs/2012.05609

SCI：https://arxiv.org/abs/2204.10137

ZeroDCE：https://ieeexplore.ieee.org/document/9157813

ZeroDCE++：https://doi.org/10.1109/TPAMI.2021.3063604

URetinexNet：https://ieeexplore.ieee.org/document/9879970

这6篇文章都是2020-2023颇受好评的优秀文章，可以用于定量比较或视觉测试

程序使用十分简单：

只需要运行main.py即可

预训练模型我已经放在了文件里直接运行即可

展示效果：

A为原图；B-J分别是：DLN, EnlightenGAN, HEP, RUAS, SCI, URetinex-Net, Zero-DCE, Zero-Dce++和我自己的算法

另外两个算法和它们的可执行程序，我的贴子也写了的：

DLN:https://blog.csdn.net/m0_57628341/article/details/135440418?spm=1001.2014.3001.5501

HEP:https://blog.csdn.net/m0_57628341/article/details/135439762?spm=1001.2014.3001.5501

大家可以自行在CSDN下载

本文可执行程序下载链接：https://download.csdn.net/download/m0_57628341/88719560