論文の概要: DeepLPF: Deep Local Parametric Filters for Image Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.13985v1
• Date: Tue, 31 Mar 2020 06:51:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 01:15:46.227967
• Title: DeepLPF: Deep Local Parametric Filters for Image Enhancement
• Title（参考訳）: DeepLPF:画像強調のための深部パラメトリックフィルタ
• Authors: Sean Moran, Pierre Marza, Steven McDonagh, Sarah Parisot, Gregory Slabaugh
• Abstract要約: 本稿では,3種類の空間的局所フィルタを用いて,画像の自動強調手法を提案する。 DeepLPFは、これらの空間的局所化フィルタのパラメータを回帰し、画像を強化するために自動的に適用する。 我々は、複数のベンチマークを報告し、DeepLPFがMIT-Adobe-5Kデータセットの2つの変種に対して最先端のパフォーマンスを生成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.515536526953127
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Digital artists often improve the aesthetic quality of digital photographs through manual retouching. Beyond global adjustments, professional image editing programs provide local adjustment tools operating on specific parts of an image. Options include parametric (graduated, radial filters) and unconstrained brush tools. These highly expressive tools enable a diverse set of local image enhancements. However, their use can be time consuming, and requires artistic capability. State-of-the-art automated image enhancement approaches typically focus on learning pixel-level or global enhancements. The former can be noisy and lack interpretability, while the latter can fail to capture fine-grained adjustments. In this paper, we introduce a novel approach to automatically enhance images using learned spatially local filters of three different types (Elliptical Filter, Graduated Filter, Polynomial Filter). We introduce a deep neural network, dubbed Deep Local Parametric Filters (DeepLPF), which regresses the parameters of these spatially localized filters that are then automatically applied to enhance the image. DeepLPF provides a natural form of model regularization and enables interpretable, intuitive adjustments that lead to visually pleasing results. We report on multiple benchmarks and show that DeepLPF produces state-of-the-art performance on two variants of the MIT-Adobe-5K dataset, often using a fraction of the parameters required for competing methods.
• Abstract（参考訳）: デジタルアーティストはしばしば手作業による手作業によるデジタル写真の美的品質を向上させる。 グローバルな調整以外にも、プロのイメージ編集プログラムは、画像の特定の部分で動作するローカルな調整ツールを提供する。 オプションにはパラメトリック(卒業生、ラジアルフィルター)と非拘束のブラシツールがある。 これらの表現力の高いツールは、多様なローカル画像拡張を可能にする。 しかし、彼らの使用は時間がかかり、芸術的能力を必要とする。 最先端の自動化画像強調アプローチは、通常、ピクセルレベルの学習やグローバルな拡張に重点を置いている。 前者はノイズがあり、解釈性に欠けるが、後者は細かな調整を捉えることができない。 本稿では,3種類の空間的局所フィルタ(楕円フィルタ,累進フィルタ,多項式フィルタ)を用いて,画像の自動強調手法を提案する。 深部局所パラメトリックフィルタ(deep local parametric filter, deeplpf)と呼ばれる深部ニューラルネットワークを導入する。 deeplpfはモデル正規化の自然な形式を提供し、視覚的に楽しい結果につながる解釈可能で直感的な調整を可能にする。 我々は、複数のベンチマークを報告し、DeepLPFがMIT-Adobe-5Kデータセットの2つの変種に対して、競合するメソッドに必要なパラメータのごく一部を使用して、最先端のパフォーマンスを生成することを示す。

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