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CVPR2018上，伊利诺伊大学和Intel实验室的这篇“学会在黑暗中看世界” 就做了人类做不到的活， 自动把低曝光、低亮度图片进行亮度还原：

来自论文：Learning to See in the Dark

人肉眼完全开不到的曝光环境下，机器实际是可以还原出肉眼可识别的亮度。

该论文的第一个贡献是See-in-the-Dark (SID)数据集的整理：

来自论文：Learning to See in the Dark

因为目前的数据集没有针对低曝光同时低亮度的图片集，如上图，作者用索尼和富士相机收集低曝光的室内室外图片，同时配对正常曝光的图片用来训练：

来自论文：Learning to See in the Dark

训练模型的架构细节包括端到端FCN，扩张卷积，子像素（sub-pixel ）还原等。说这些技术之前，我们先看看之前人们是怎么还原低曝光、低亮度图片的：

来自论文：Learning to See in the Dark

最传统traditional的方法是针对不同照相机，做一些人工调参的操作如白平衡（white balace），去噪，锐化，等等操作。L3方法类似，强调用大量滤波器学习得到传统方法的同等效果。

但这些方法都没有针对快速还原低曝光低亮度的图片。Burst方法虽然可以用来还原高清图片 ，但是计算代价太大。为此，文章采用端到端FCN用来快速还原黑暗中的图片：

来自论文：Learning to See in the Dark

网络头部用的输入不是RGB图像而是Bayer阵列格式的照相机传感信号（实验表面直接用传感器信号效果更好）。紧接着，采用类似stride为2的”带孔”卷积：

来自：https://nicolovaligi.com/deep-learning-models-semantic-segmentation.html

把阵列转换为4个通道，每个通道为1/2 H × 1/2 W ， 即长宽为原来的一半。

把这4个通道输入到如上图的CovNet中学习（其实是一个基于U-net的FCN全卷积神经网络）。最后输出12个通道的特征图，并用子像素（sub-pixel ）还原的方法还原成H×W×3的RGB图片。网络尾部的子像素（sub-pixel ）还原示例其实应该是这样的：

来自：https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Shi_Real-Time_Single_Image_CVPR_2016_paper.pdf

有点像把头部的操作还原的过程。

那么为什么要使用FCN全卷积神经网络？FCN有两个好处：

1. FCN处处都是可学习的卷积核，这适合图片处理这样的全局性较强，灵活度较高的应用。

2. FCN网络中没有全连接层，最后一层的输出可以适应任何输入（不像全连接层只对唯一输入适用），并且输出“所得即所需”。

当然，文章也采用过处理U-net的其他网络变形：

来自论文：Learning to See in the Dark

这里的纵列数值代表PSNR/SSIM的指标，前者是图片清晰度的指标，越大越好，后者是与原图相似度的指标，也是越大越好。

上图实验表面，把U-net架构替换成CAN，并不能让图片还原效果更好。U-net和CAN都是FCN的一种，与U-net做跳层连接不同，CAN用的是上下文扩展卷积（后几层的感受野增大，处理速度也变大）：

来自：https://arxiv.org/pdf/1709.00643.pdf

上图也尝试了不同loss，结果并没有显著变化。

U-net架构参考

参考文献：

1. Learning to See in the Dark
2. https://www.quora.com/How-is-Fully-Convolutional-Network-FCN-different-from-the-original-Convolutional-Neural-Network-CNN
3. https://github.com/cchen156/Learning-to-See-in-the-Dark
4. https://nicolovaligi.com/deep-learning-models-semantic-segmentation.html
5. Chen_Fast_Image_Processing_ICCV_2017_paper
6. https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Shi_Real-Time_Single_Image_CVPR_2016_paper.pdf