一眼概览
MDMS-Diffusion 提出了一种多域多尺度扩散模型（Multi-Domain Multi-Scale Diffusion Model），通过结合空间-频率特征学习和多尺度采样策略，突破低光图像增强的现有局限，实现了无损降噪和高保真度的图像恢复，在 LOL 和 LOLv2 数据集上达到了 SOTA 级别的性能。
核心问题
在低光条件下拍摄的图像往往存在低对比度和高噪声问题，不仅影响视觉质量，还会降低下游计算机视觉任务（如目标检测、分割等）的准确性。当前的扩散模型主要在空间域建模噪声分布，而忽略了频率域信息。此外，传统的单尺度补丁采样策略容易引发严重的棋盘格伪影。本研究提出 MDMS-Diffusion 模型，以同时解决这两个问题。
技术亮点
1. 空间-频率融合学习：提出多域学习（Multi-Domain Learning, MDL）模块，结合 Fast Fourier Transform (FFT) 提取的频率域信息，以更全面地建模图像特征，提高低光图像增强的质量。
2. 多尺度采样策略：通过不同分辨率补丁的融合（64×64、96×96、128×128），平滑边界区域，避免传统单尺度方法导致的棋盘格伪影问题。
3. 亮通道先验（Bright Channel Prior, BCP）引导：基于自然图像的统计规律，为扩散过程提供额外的光照和颜色信息，引导生成更自然的增强图像。
方法框架
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MDMS-Diffusion 采用 U-Net 结构，并引入以下关键模块：
1. 多域学习（MDL）：空间域和频率域双分支处理，分别提取局部/全局信息，并利用 IFFT 变换回到空间域，实现特征融合。
2. 多尺度采样（MSS）：在采样过程中，利用不同大小的补丁提取信息，并在融合阶段合并多尺度结果，以平滑图像边界。
3. 亮通道先验（BCP）：基于图像亮度通道信息提供先验引导，增强色彩和光照一致性，减少失真。
实验结果速览
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实验结果表明，MDMS-Diffusion 在 LOL 和 LOLv2 数据集上均达到 SOTA 性能：
• LOL 数据集：PSNR 27.12 dB，SSIM 0.882，LPIPS 0.078，相比现有最佳方法 Pydiff（27.07 dB）略有提升，尤其在 LPIPS 指标上显著降低。
• LOLv2-Real 数据集：PSNR 提升至 33.30 dB，相比 Pydiff（31.11 dB）提高 2.19 dB，表明该方法在真实低光图像上的泛化能力更强。
• 多尺度采样策略分析：相比传统单尺度方法，MSS 采样策略能够显著减少棋盘格伪影，使增强图像更平滑自然。
🔹数据呈现方式
• 表格：对比现有方法（Zero-DCE、LLFlow、Pydiff 等）的性能指标（PSNR/SSIM/LPIPS）。
• 图示：展示不同方法的增强效果，包括细节保留、光照均衡度等。
实用价值与应用
MDMS-Diffusion 可广泛应用于低光环境下的计算机视觉任务，例如：
- • 自动驾驶：提高夜间和低光环境下的视觉感知能力，增强目标检测和分割的准确性。
- • 视频监控：改善夜间监控视频的清晰度，有助于犯罪预防和证据采集。
- • 医疗成像：适用于低光医学图像增强，提高诊断准确度。
- • 机器人导航：提升机器人在弱光环境下的视觉感知能力，提高定位和避障能力。
开放问题
1. MDMS-Diffusion 在极端低光场景（如红外或夜视成像）下的适应性如何？是否需要进一步调整先验或结构？
2. 多域学习是否可以扩展到其他图像增强任务，如超分辨率或去噪？频率域特征的深度建模是否会带来进一步提升？
3. 如何在计算资源受限的环境下优化该模型，使其适用于移动端或嵌入式设备？
