《Learning Temporal Consistency for Low Light Video Enhancementfrom Single Images》解读

                                        《从单个图像学习低光视频增强的时间一致性》

Motivation：作者认为一 一对应的视频数据集太难获取，有以下两点：

 在这个基础上，作者提出了一种利用单图像通过预测光流的办法，来保证视频增强过程中的时序一致性方法。侧面说明，作者的这个算法只需要图像就可以训练，然后增强暗光视频。

通过对单图像的光流预测，可以利用单图像和光流融合，得到下一帧信息（有没有大佬这里看懂了，预测光流，你怎么知道图像中的对象的下一步动作？？这不是猜嘛，不严谨啊！）。

接下来看算法架构（这个论文写作乱的一），

 左侧(a) optial flow prediction  , 右侧(b) Training and Testing。

(a) optial flow prediction :

首先利用Detectron2对ground truth进行对象实例分割（作者认为分割过程中，总有一些点会产生运动，把这些运动的点随机选取十个，当作指导向量，用于CMP算法中的运动预测），然后对分割出的对象进行掩膜操作，得到掩膜后的图像，此时有2张图像，ground truth 和 masked image，两个图像放入CMP[1]算法中，估计光流。那么CMP是怎么估计光流的

接下来介绍一下CMP算法：

CMP算法：给予图像中对象几个指导向量，算法可以给出下一步的对象运动图。（所以结合（a）optial flow prediction 阶段，通过对图像中对象的实例分割产生几个向量，就表示下一步对象的运动，然后把ground truth 和 masked image放入到CMP算法，就可以得到光流了。）

[1] Xiaohang Zhan, Xingang Pan, Ziwei Liu, Dahua Lin, and Chen Change Loy. Self-supervised learning via conditional motion propagation. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (CVPR), 2019. 3, 5  《基于运动分析的无监督学习》

f是optial flow, y是image, V是y上的指导向量。

Figure 2 分为3个步骤，细节如下：

分水岭算法将图像看作是地形学上被水覆盖的自然地貌，图像中的每一像素的灰度值表示该点的海拔高度，其每一个局部极小值及其影响区域称为集水盆地，两个集水盆地的边界则为分水岭。 （图像分割经常用）

 (b) Training and Testing：

第二个阶段是一个孪生网络，为的是利用第一阶段生成的光流，来保证视频时序一致性。

第一层：输入ground truth y1 经过伽马变换和高斯泊松噪声模型，得到近真实弱光图像x1 然后经过一个U-net 得到outpu:g(x1) 。g(x1) 与 y1 计算loss（保证弱光图像的增强）。

第二层：x1 和 第一阶段得到的光流图，经Warping操作，得到x2：

 然后x2 经过U-net,得到Output,g(x2), 此时需要g(x1),g(x2)做一个时序性Loss, 然后g(x2)再和y2(y1和光流做Warping操作)做Loss。

接下来是Loss Function :

lamdba 的消融实验。看天空差距

 介绍一下评价视频的几个指标：

 最后是如何合成的x1：

结束。 

最后

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