摘要

我们提出了一种新颖的方法，通过人类可解释的图像增强曲线来调整全局图像属性，如颜色、饱和度和亮度，该方法受到Photoshop曲线工具的启发。我们的方法被称为神经CURve层（CURL），设计为一个多色彩空间神经修图模块，在HSV、CIELab和RGB三种不同的色彩空间中联合训练，并由一种新的多色彩空间损失函数指导。这些曲线完全可微分，并针对不同的计算机视觉问题进行端到端训练，包括照片增强（RGB到RGB）和作为图像信号处理流水线的一部分用于图像生成（RAW到RGB）。为了展示CURL的有效性，我们将这个全局图像变换模块与像素级（局部）的多尺度编码器-解码器骨干网络相结合。在广泛的实验评估中，我们展示了CURL在客观和感知指标上均优于最近提出的深度学习方法，实现了多个公开数据集上的最新性能。我们的代码已公开发布在：https://github.com/sjmoran/CURL。