본 논문은 저조도 및 수중 영상의 시각적 품질 향상을 위한 새로운 제로샷 학습 기법인 Zero-TIG를 제안한다. Zero-TIG는 Retinex 이론과 광흐름 기법을 활용하며, 향상 모듈과 시간적 피드백 모듈로 구성된다. 향상 모듈은 저조도 이미지 잡음 제거, 조명 추정, 반사 잡음 제거 세 개의 하위 네트워크로 이루어져 있으며, 시간적 피드백 모듈은 히스토그램 평활화, 광흐름 계산, 이미지 왜곡을 통해 이전 프레임과 현재 프레임을 정렬하여 시간적 일관성을 유지한다. 또한 수중 데이터의 색상 왜곡을 RGB 채널의 적응적 균형 조정을 통해 해결한다. 기존 방법과 달리 쌍으로 된 정답 데이터 없이 저조도 영상 향상을 달성하여 실제 환경에 적용 가능성이 높다.
