python白平衡-图像增强 Image Enhancement
图像增强（Image Enhancement），其目的是要改善图像的视觉效果。
自动色阶
作用：自动调整图像中的黑白场。
原理：剪切每个通道中的阴影和高光部分，并将每个颜色通道中最亮或最暗的像素映射到纯白或纯黑；中间像素按比例重新分配分布。
运用：会增强图像中的对比度，因数像素值会增大。
特点：单独调整每个颜色通道，有可能会移去颜色或引入色痕。在像素平衡分布且需要以简单方式增加对比度的特定图像中，提供较好的效果。
自动对比度
作用：自动调整图像的对比度。
原理：剪切图像中的阴影和高光值，再将图像中的剩余部分的最亮和最暗像素映射到纯白或纯黑；中间像素按比例重新分配分布。
效果：会使高光看上去更亮，阴影看上去更暗。
特点：不会单独调整各个颜色通道，不会引入或消除色痕。
默认值情况：剪切白色/黑色像素的0.5%；也就是说忽略两个极端像素的0.5%
（可使用【色阶】或【曲线】对话框中的"自动颜色校正”选项来更改这个默认设置）
运用：可改进许多摄影或连续色调图像的外观，但无法改变单调颜色的图像属性。
自动颜色
原理：能过搜索图像来标识阴影、中间调、高光，从而校正图像的对比度和颜色。
默认值情况：使用"RGB128灰色（中度灰色）”这一目标颜色来中和中间调，并将阴影和高光剪切0.5%
（可使用【色阶】或【曲线】对话框中的"自动颜色校正”选项来更改这个默认设置）
自动色彩均衡
(IPOL 2012) Automatic Color Enhancement (ACE) and its Fast Implementation
http://demo.ipol.im/demo/g_ace/
自动白平衡
(ISCS 2005) A Novel Automatic White Balance Method For Digital Still Cameras
直方图均衡化
直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。
拉普拉斯算子
使用中心为5的8邻域拉普拉斯算子与图像卷积可以达到锐化增强图像的目的
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2Mat kernel = (Mat_(3, 3) << 0, -1, 0, 0, 5, 0, 0, -1, 0);
filter2D(image, imageEnhance, CV_8UC3, kernel);
对数Log变换
对数变换可以将图像的低灰度值部分扩展，显示出低灰度部分更多的细节，将其高灰度值部分压缩，减少高灰度值部分的细节，从而达到强调图像低灰度部分的目的。
伽马变换
伽马变换主要用于图像的校正，将灰度过高或者灰度过低的图片进行修正，增强对比度。
指数图像
指数变换的作用是扩展图像的高灰度级、压缩低灰度级，可用于亮度过高的图像。
曝光过度问题处理
对于曝光过度问题，可以通过计算当前图像的反相（255-image)，然后取当前图像和反相图像的较小者为当前像素位置的值。
高反差保留
将图像中颜色、明暗反差较大两部分的交界处保留下来。高反差保留 = 原图 - 高斯模糊图
偏色
(CVPR 2019) When Color Constancy Goes Wrong: Correcting Improperly White-Balanced Images
http://130.63.97.192/WB_for_srgb_rendered_images/demo.html
效果不佳
(CVPR 2018) Improving Color Reproduction Accuracy on Cameras
https://karaimer.github.io/camera-color/
Matlab 代码
(SIGGRAPH 2018) Exposure: A White-Box Photo Post-Processing Framework
https://github.com/yuanming-hu/exposure
效果偏暗
(CVPR 2017) Fast Fourier Color Constancy
https://github.com/google/ffcc
Matlab Toolbox
(CVPR 2017) FC4: Fully Convolutional Color Constancy with Confidence-weighted Pooling
https://github.com/yuanming-hu/fc4
论文 Exposure 一作的旧工作
低光图像增强
EnlightenGAN: Deep Light Enhancement without Paired Supervision
https://github.com/TAMU-VITA/EnlightenGAN
(CVPR 2019) Underexposed Photo Enhancement Using Deep Illumination Estimation
https://github.com/wangruixing/DeepUPE
(BMVC 2018) MBLLEN: Low-light Image/Video Enhancement Using CNNs
(BMVC 2018) Deep Retinex Decomposition for Low-Light Enhancement
https://github.com/weichen582/RetinexNet
(Pattern Recognition Letters 2018) LightenNet: A Convolutional Neural Network for weakly illuminated image enhancement
https://github.com/Li-Chongyi/Low-Light-Codes
LLNet: A Deep Autoencoder Approach to Natural Low-light Image Enhancement
高动态图像增强
(CVPR 2018 spotlight) Deep Photo Enhancer: Unpaired Learning for Image Enhancement from Photographs with GANs
https://github.com/nothinglo/Deep-Photo-Enhancer
(SIGGRAPH 2017) Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancement
https://groups.csail.mit.edu/graphics/hdrnet/
颜色滤镜
颜色滤镜即调色滤镜，也是最常见的滤镜，任何通过调节图像像素值的亮度、对比度、饱和度、色相等等方法，得到的不同于原图像颜色的效果，都统称为颜色滤镜。
LUT是Look Up Table的缩写，俗称为颜色查找表。颜色查找表有1D LUT、2D LUT、3D LUT三种。
未归类
(AAAI 2019) Fully Convolutional Network with Multi-Step Reinforcement Learning for Image Processing
https://github.com/rfuruta/pixelRL