論文の概要: Burst Denoising of Dark Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.07823v2
• Date: Thu, 18 Jun 2020 05:28:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 21:29:45.421976
• Title: Burst Denoising of Dark Images
• Title（参考訳）: 暗い画像のバーストノイズ
• Authors: Ahmet Serdar Karadeniz, Erkut Erdem, Aykut Erdem
• Abstract要約: 超暗い生画像からクリーンでカラフルなRGB画像を得るためのディープラーニングフレームワークを提案する。 我々のフレームワークのバックボーンは、プログレッシブな方法で高品質な出力を生成する新しい粗いネットワークアーキテクチャである。 実験により,提案手法は最先端の手法よりも知覚的により満足な結果をもたらすことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.85860245798819
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Capturing images under extremely low-light conditions poses significant challenges for the standard camera pipeline. Images become too dark and too noisy, which makes traditional image enhancement techniques almost impossible to apply. Very recently, researchers have shown promising results using learning based approaches. Motivated by these ideas, in this paper, we propose a deep learning framework for obtaining clean and colorful RGB images from extremely dark raw images. The backbone of our framework is a novel coarse-to-fine network architecture that generates high-quality outputs in a progressive manner. The coarse network predicts a low-resolution, denoised raw image, which is then fed to the fine network to recover fine-scale details and realistic textures. To further reduce noise and improve color accuracy, we extend this network to a permutation invariant structure so that it takes a burst of low-light images as input and merges information from multiple images at the feature-level. Our experiments demonstrate that the proposed approach leads to perceptually more pleasing results than state-of-the-art methods by producing much sharper and higher quality images.
• Abstract（参考訳）: 極めて低照度な条件下で画像を撮影することは、標準的なカメラパイプラインにとって大きな課題となる。 画像は暗すぎてノイズが多すぎるため、従来の画像強調技術はほとんど適用できない。 最近、研究者は学習に基づくアプローチで有望な結果を示している。 そこで本稿では,これらのアイデアに動機づけられ,超暗色の生画像からクリーンでカラフルなrgb画像を得るための深層学習フレームワークを提案する。 我々のフレームワークのバックボーンは、プログレッシブな方法で高品質な出力を生成する新しい粗いネットワークアーキテクチャである。 粗いネットワークは低解像度で分断された生画像を予測し、細かな細部とリアルなテクスチャを復元するために細かなネットワークに送られる。 さらにノイズを低減し、色精度を向上させるため、このネットワークを置換不変構造に拡張し、低照度画像のバーストを入力とし、特徴レベルで複数の画像からの情報をマージする。 提案手法は,よりシャープで高品質な画像を生成することにより,最先端の手法よりも感性的に優れた結果が得られることを実証した。

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