論文の概要: Burst Photography for Learning to Enhance Extremely Dark Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.09845v2
- Date: Fri, 19 Nov 2021 20:09:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-19 21:02:40.384189
- Title: Burst Photography for Learning to Enhance Extremely Dark Images
- Title（参考訳）: バースト撮影による極暗画像の学習
- Authors: Ahmet Serdar Karadeniz and Erkut Erdem and Aykut Erdem
- Abstract要約: 本稿では,超暗い原画像からよりシャープで高精度なRGB画像を得るため,バースト撮影を活用することを目的とする。
提案するフレームワークのバックボーンは,高品質な出力を段階的に生成する,粗大なネットワークアーキテクチャである。
実験により,本手法は,より詳細で高画質な画像を生成することによって,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 enhancement techniques almost impossible to
apply. Recently, learning-based approaches have shown very promising results
for this task since they have substantially more expressive capabilities to
allow for improved quality. Motivated by these studies, in this paper, we aim
to leverage burst photography to boost the performance and obtain much sharper
and more accurate RGB images from extremely dark raw images. The backbone of
our proposed framework is a novel coarse-to-fine network architecture that
generates high-quality outputs progressively. 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 the noise
level and improve the 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 our approach leads to perceptually more pleasing results than
the state-of-the-art methods by producing more detailed and considerably 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、従来のエンハンスメント技術はほとんど適用できない。
最近、学習ベースのアプローチは、品質を改善するための表現力が大幅に向上するため、このタスクに非常に有望な結果をもたらしています。
本稿では,これらの研究に動機づけられ,バースト撮影による性能向上と,極めて暗い原画像からより鮮明で正確なrgb画像を得ることを目的としている。
提案するフレームワークのバックボーンは,高品質な出力を段階的に生成する,粗大な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。
ノイズレベルをさらに低減し、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、低照度の画像を入力としてバーストし、特徴レベルの複数の画像から情報をマージする。
実験により,我々のアプローチは,より詳細かつかなり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知覚的に優れた結果をもたらすことを実証した。
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